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命名实体识别是自然语言处理和信息提取的基本任务,传统专家命名实体识别方法存在过度依赖人工特征标注和分词效果、专家简介中大量专业新词无法识别等问题.本文提出一种基于多特征双向门控神经网络结构并结合条件随机场模型进行领域专家实体抽取方法.该方法首先通过构建领域专家语料库以训练实体抽取模型;接着,使用Bert方法进行字嵌入表示,对语料库专业领域词汇构造要素进行特征分析并提取边界特征;然后,利用双向门控神经网络和注意力机制有效获取特定词语长距离依赖关系;最后,结合条件随机场模型实现命名实体识别.在同一数据集上进行