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命名实体是电子病历中相关医学知识的主要载体,因此,临床命名实体识别(Clinical Named Entity Recognition,CNER)也就成为了临床文本分析处理的基础性任务之一.由于文本结构和语言等方面的特殊性,面向中文电子病历(Electronic Medical Records,EMRs)的临床命名实体识别依然存在着巨大的挑战.本文提出了一种基于多头自注意力神经网络的中文临床命名实体识别方法.该方法使用了一种新颖的融合领域词典的字符级特征表示方法,并在BiLSTM-CRF模型的基础上,结合