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本文在理论分析CRFs优于HMM和MEM等序列标注模型的基础上，提出一种基于CRFs的字角色标注人名识别模型。重点阐述了该模型的构建过程，包括角色定义、特征模板建立、特征函数生成及其参数训练、角色标注和基于模式的人名抽取等步骤，并通过实验验证模型的识别效果，探讨包括特征组合、字长窗口等在内的各种影响因素，探索模型的最佳识别条件，同时对CRFs和HMM在人名识别实验中进行了比较分析，认为CRFs在付出更大的实验复杂度的代价下，其人名识别效果明显优于HMM。论文最后通过实例探讨了CRFs—RL—PnR模型在网