一种基于GP的中医药专利命名实体自动识别方法，其特征是通过模型的主动学习来实现中医药专利文献特征的自动抽取，然后根据所提取特征信息实现命名实体标注。本发明将遗传规划应用于中医药专利命名实体识别任务，使算法可以进行主动学习；与现阶段主流的深度学习方法技术相比，本发明参数较少易于操作；在学习的过程中，既考虑了字的上下文信息，又考虑了字与字之间的上下文依赖关系，信息提取更加充分；用GP进行搜索记忆细胞相比于基于门的LSTM算法，可以发现更加复杂的运算结构，较原有方法可找到更多的命名实体，提高算法的性能。该发明将用于自动识别中医药专利中的命名实体，还可以拓展到关键词提取等的相关任务。