本发明提出一种基于BLSTM和注意力机制的电子病历实体关系抽取方法。该方法首先通过word2vec工具包将电子病历自然语句映射成为基本特征向量，然后利用BLSTM将基本特征向量编码成上层特征向量，接着利用基于词和句子级别的注意力机制捕获表征实体关系的重要文本内容以形成更高层次的特征向量，最后将得到的特征向量输入到softmax分类器中，抽取该语句中所有实体对之间的实体关系。另外，本方法没有利用任何依赖于任何知识库和专业词典来生成基本特征，降低了模型对人工特征工程的依赖性，为自动学习电子病历信息提供了技术途径。