本发明公开了一种强化特征表示的专有名词命名实体识别方法,包括：分别生成命名实体的上下文词嵌入表示和图嵌入表示；利用BERT模型中预训练好的transformer自注意力权重对图卷积网络的图注意力机制进行动态初始化；将词嵌入表示和图嵌入表示一一对应输入至BERT模型和初始化后的图卷积网络；基于BERT模型对词嵌入表示进行特征提取,获得命名实体的局部上下文特征表示；基于图卷积网络对图嵌入表示进行特征提取,获得命名实体全局动态的辅助特征表示；对上下文特征表示和辅助特征表示进行特征融合,得到强化特征；基于条件随机场模型对强化特征进行序列标注。本发明能够同时提取文本的局部信息和全局信息进行命名实体识别,提升了命名实体识别模型的性能。