本发明公开了一种基于深度学习的命名实体识别方法，步骤包括：1)构建一对一的同义词词典；2)选择数据集，定义实体类集合；3)对BERT模型进行对比学习预训练；4)进行命名实体识别任务的微调训练，得到编码器和分类器；5)将测试集中剩余待处理的句子统称为句子S1；6)将句子S1输入编码器，得到字嵌入向量集合和句向量u；7)在句子S1中基于跨度选择文段，构造文段的词嵌入向量；8)利用同义词词典替换步骤7在句子S1中所选中的文段，得到句子S2；9)利用编码器处理句子S2，得到句向量v；10)计算得到span_em，再通过分类器分类得到实体集C。本发明的方法，识别准确率高。