摘要目的以药品说明书为数据基础，构建药品知识库。方法对随机抽取的600份药品说明书进行人工标注，并划分为训练集和测试集，基于双向长短期记忆网络+条件随机场(Bi-LSTM+CRF)模型进行训练，完成医学实体的识别；以"相似度计算+规则映射表"的混合模型对提取出的实体进行标准化，完成后将药品信息导入Access数据库。结果基于Bi-LSTM+CRF模型的命名实体识别任务中，除人群类实体外，其余实体中均取得了F值高于85%的良好效果；基于"相似度计算+规则映射表"的混合模型，实体标准化的准确率为88.23%。结论本研究的机器学习模型效果与其他命名实体识别、实体标准化研究的模型效果相近，能够较好地完成药品知识库构建任务。
