蒙古文命名实体识别是蒙古文自然语言处理的基础课题,被广泛地应用于蒙古文信息抽取、机器翻译、文本聚类、信息检索等领域。而在蒙古文命名实体识别中人名所占的比例最大,其识别难度也较大。所以,蒙古文人名识别的研究对蒙古文信息处理具有非常重要的意义。为了能够正确的从蒙古文文本中识别出人名,结合蒙古文人名的特点和蒙古文人名的识别难点,本文最终使用条件随机场(CRF, Conditional Random Field)模型实现蒙古文人名识别系统。基于CRF模型的蒙古文人名识别系统由语料预处理、CRF模型训练、CRF模型蒙古文人名预测和系统评测四部分组成。其中CRF特征模板的设计和特征选择是影响CRF模型人名预测效果的主要因素。本文使用文中设计的6种CRF特征模板分析哪些特征利于提升蒙古文人名识别系统的性能。通过测试特征模板发现引入上下文信息和特征组合可以提升蒙古文人名的识别性能。并通过6种特征模板的对比实验发现在设计特征模板时不能过于复杂,以避免因数据稀疏而降低人名的识别效果。此外,为了进一步提升蒙古文人名的识别性能,本文在特征选择部分一共选取了7种特征,分别为拉丁特征、中间码特征、地名特征、边界特征、拼音特征、动词特征和格特征,其中边界特征由称谓特征、职位特征和职业特征组合而成。通过对比实验发现每种特征对蒙古文人名识别效果都有一定的提升。最终,融合7种特征设计出最优的CRF特征模板,使得基于CRF的蒙古文人名识别结果的F值达到92.64%,比最大熵模型高了近2个百分点。