本发明公开了一种用于命名实体识别的模型训练方法、装置、可读存储介质及计算设备，方法包括：将选定的超参数发送给各个客户端，以使所述各个客户端更新所述超参数；初始化识别模型，获得当前识别模型；将所述当前识别模型发送到所述各个客户端；接收所述各个客户端发送的训练后识别模型，所述训练后识别模型由所述当前识别模型根据本地数据训练后获得；基于联合学习算法将各个所述训练后识别模型进行聚合，获得识别联合模型；将所述识别联合模型作为当前识别模型后再次训练，直到所述识别联合模型符合预设要求。本发明引入联邦学习，采用经典的命名实体识别深度模型，为电子医疗体检进行关键词实体的识别，从而为更多的医疗项目提供基础。