matlab代码ist-ner-crf用于CRF模型检测命名实体，重点关注人的名字

ist的matlab代码关于 这是在python 2.7中使用（线性链）条件随机字段（CRF）进行命名实体识别（NER）的实现。 它以库为基础。 默认情况下，它可以处理标签PER ， LOC ， ORG和MISC ，但是主要针对德语中的PER （识别人名）进行了优化，尽管它可以用于任何语言。 预计其他标签的得分会比PER低一些，因为地名词典功能当前仅处理PER标签。 该实现在语料库上的PER的F1得分为0.78 （请注意，德语NER比英语NER难得多），在自动注释的Wikipedia语料库上得到的F1得分为0.87 （再次是PER ）（其摘录经过培训） Wikipedia语料库，因此期望更高的分数，因为Germeval2014Ner与Wikipedia的语言风格有所不同。 使用的功能 CRF实现仅使用局部功能（即，在文档顶部使用PER注释John不会对同一文档底部的另一个John产生影响）。 使用的功能有： 是否单词以大写字母开头 单词长度 单词是否包含任何数字（0-9） 单词是否包含任何标点符号，即. , : ; ( ) [ ] ? ! . , : ; ( ) [ ] ? ! 单词是