【摘要】针对现有命名实体识别存在数据处理效率低的问题,该文提出了一种并行化Block-BAC模型。提出了前处理中的数据分块优化算法,并基于Hadoop实现并行化的运作机制;采用局部注意力优化机制,有效减少模型的隐层节点。与已有的BERT-BAC模型相比,在确保较高F_1值(精确率和召回率的调和平均数)的情况下,该模型训练时间和实体识别时间分别缩短60.36%、39.43%,具有更广泛的实用性。