本发明公开了一种基于全文注意力机制的商品名称识别方法，包括：建立加入全文注意力机制的深度神经网络模型，在深度神经网络模型中加入全文注意力层，在全文注意力层当中，将全文的信息用词嵌入向量的方法来表示；接着，对于要标注的每一个词语，计算它们和全文注意力层词向量的相似性，从而让词语获得对全文的“注意力权重”，即让词语关注到文档的上下文信息，利用注意力权重和，计算出每一个词语的额外特征，用以进行商品名称的识别。本发明方法能够有效的从不规则的文本中提取出商品名，并解决了同一种商品在上下文识别不一致的问题，提高了识别的准确率。