融入知识的工艺文本命名实体识别是以某型飞机装配所遵循的工艺文本作为数据集,该工艺文本数据集来源于工艺标准、工艺大纲、工艺规范和指导书的操作说明语句,共包含工程图纸、零件、零件号、结构特征等12类实体。在民机装配过程中所有的整体都是有很多个组件共同构成,会造成不同场景不同工序下的相同实体不相同类型的情况,也存在命名不规范、命名构成方式相同的情况,会使工艺制造人员在工艺制造过程中不能够迅速且高效的辨别实体,同时融入知识的工艺文本命名实体识别对工艺知识库构建、工艺知识图谱的构建以及工艺自动生成等具有重要作用,本文通过融入工艺制造领域知识来提高工艺文本的命名实体的识别效果。本文根据工艺制造领域文本总结归纳领域知识并提出一种融入知识的工艺文本命名实体识别方法,该方法依据工艺领域知识对文本序列进行实体的预识别形成预识别特征矩阵,再使用编码器对预识别特征矩阵编码,并基于预识别训练词向量作为词信息编码,然后将两种编码融入到基于神经网络的实体识别模型中。实验结果表明,在使用双向长短时记忆网络为预识别特征矩阵编码器和Bi LSTM-CRF神经网络模型的F1值达到92.55%,融入知识的工艺文本命名实体识别方法能够有效提高工艺文本实体的识别效果。最后,本文设计实现了融入知识的工艺文本命名实体识别系统。该系统使用工艺文本输入,可添加自定义规则和工艺文本数据,可选择不同的预识别特征编码器,包括训练、测试、预测三种功能。该系统能够有效地提高工艺制造人员的工作效率,也能够为技术开发人员提供技术支持。