本发明公开了一种基于深度神经网络的法语命名实体识别方法，包括以下步骤：步骤1：构建基于深度神经网络面向法语命名实体识别的神经网络模型CGC‑fr；步骤2：获取法语新闻文本，训练法语词向量，得到词‑词向量集；步骤3：使用标注的法语命名实体识别语料，得到词‑字符向量集和词‑语法向量集；步骤4：将语料划分为测试集和训练集，形成对应的三维向量；步骤5：对神经网络模型进行训练；步骤6：对测试集进行命名实体识别；本发明充分考虑法语单词的语义特征，构建的神经网络对单词的形态结构特征敏感，可兼顾上下文信息，针对性强，识别准确率高。