Construir un gráfico de conocimiento de alta calidad sobre enfermedades de vacas lecheras es una de las principales preocupaciones en la industria de la cría de ganado; puede servir como una base confiable para aplicaciones posteriores, incluyendo la respuesta a preguntas relacionadas con enfermedades y sistemas de diagnóstico auxiliares, lo que puede reducir significativamente la barrera para que los agricultores y las granjas lecheras accedan a conocimientos profesionales. La tarea de reconocimiento de entidades nombradas (NER) es crucial para construir un gráfico de conocimiento y tiene como objetivo extraer información clave como nombres de enfermedades y síntomas de datos textuales, donde la información sobre el nombre de la enfermedad y los síntomas se refiere a entidades. De acuerdo con las características de los textos sobre enfermedades de vacas lecheras en chino, este estudio exploró un método de reconocimiento de entidades nombradas basado en características multi-semánticas. Los resultados muestran que el modelo propuesto logró un buen rendimiento de reconocimiento. Nuestro trabajo proporciona una base para la utilización efectiva del conocimiento sobre enfermedades de vacas lecheras en aplicaciones prácticas y una nueva perspectiva para el reconocimiento de entidades nombradas para otras enfermedades de animales o cultivos.