基于BERT的多特征融合的医疗命名实体识别是一种结合预训练语言模型BERT与多特征信息的方法，用于识别医疗文本中的关键实体，如疾病、症状、药物和检查项目等。BERT模型通过预训练学习丰富的上下文语义表示，能够有效捕捉医疗文本的复杂语义关系。在此基础上，该方法融合词性、位置、领域词典等特征，进一步提升实体识别的准确性和鲁棒性。实验表明，该方法在医疗命名实体识别任务中表现优异，能够为医疗信息抽取、智能问诊等应用提供有力支持。