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利用条件随机场能够任意添加特征的优点，基于条件随机场模型在字粒度一级进行中文人名识别的研究．根据中文人名在文本中出现的基本特征和上下文特征，结合模型的综合性能，合理构造条件随机场的特征模板，在大规模标注语料上进行训练，统计中文人名在文本中的条件概率分布，获得模型参数，并采用序列标注的方式完成中文人名识别任务．多次闭合测试和开放测试结果表明，F值基本都高于90％．