簡單的分詞器（如二元分詞器）無法識別oov，所以需要運用一些規定的規則來輔助識別
如：在識別音譯人名時，可以設定規則：一旦發現某詞是人名，而該詞後面跟隨人名詞時，將他們合併
針對不同情況，需要設計相應的標註集
拿人名識別舉例
輸入資料集進行訓練後，**會將人名拆分為碎片，模擬人名的錯誤切分.
接著，檢查拆分後的姓名與其前後組成的詞是否在辭典中.若在，根據標註集將其標註為對應的標籤（如「這裡有關天培」這個句子，姓名「關天培」拆分後組成了「有關」這個詞語，它在辭典中.此時將這個詞語標註為「上文成詞」）
模型經過資料集的訓練後進行測試時，會列出粗分的每個詞語所有可能的標註，取可能性最大的標註，從而識別出人名
當然，通過設計對應的標註集，可以實現組織機構和地名的識別
層疊馬爾科夫模型的序列是單單通過統計的方法得到，所以對oov的識別能力很差
而把前面學到的序列標註用到這上面，可以一定程度解決這個問題
而感知機因為特徵利用率比隱馬高，效果比隱馬更好，這裡介紹感知機實現命名實體識別.
相對於感知機分詞，感知機命名實體識別的輸入為 詞語和詞性，輸出依舊為，本質依舊是序列標註
python版本的命名實體識別**：
analyzer = perceptronlexicalanalyzer(perceptronsegmenter(
), perceptronpostagger(
), recognizer)
# ① sentence = sentence.create(
)# ②
while
not analyzer.analyze(sentence.text())
.equals(sentence)
:# ③
analyzer.learn(sentence)
ai命名實體識別模型 命名實體識別
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