实体边界预测对中文命名实体识别至关重要。现有研究为改善边界识别效果提出的多任务学习方法仅考虑与分词任务结合,缺少多任务标签训练数据,无法学到任务的标签一致性关系。本文提出一种新的基于多任务标签一致性机制的中文命名实体识别方法:将分词和词性信息融入命名实体识别模型,使三种任务联合训练;建立基于标签一致性机制的多任务学习模式,来捕获标签一致性关系及学习多任务表示。全样本和小样本实验表明了方法的有效性。