我将开发具有许多（100+）类的命名实体识别系统。假设它们的频率大致相等，那么哪种算法应该表现最佳？根据我对CRF如何工作的理解（遗憾的是，远离理想），这里应该没问题。但在某些来源（google books），我发现了另一种观点。
那么，CRF是否适合具有大量类的NER算法？
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我们在这里谈论什么类？不要腼腆:)）
您可能最好使用分层方法：
拥有少量的根类，例如＆＃34; product＆＃34;，＆＃34; person＆＃34;，＆＃34; place＆＃34;。第一遍确定哪一个是哪个。
然后，对于每个根类，都有子类，如＆＃34;汽车产品＆＃34;，＆＃34;电子产品＆＃34;等