一、说明

        斯坦福大学的核心NLP是迄今为止经过最久经考验的NLP库。在某种程度上，它是当今NLP性能的黄金标准。在各种其他功能中，库中支持命名实体识别 （NER），这允许在一段文本中标记重要实体，例如人名、地点等。

        核心NLP NER标记器实现了CRF（条件随机场）算法，这是解决NLP中NER问题的最佳方法之一。该算法在标记数据集上训练，输出是学习的模型。

二、实际训练集上的操作

        基本上，模型学习训练数据中的信息和结构，并可以使用它来标记看不见的文本。CoreNLP带有一些预先训练的模型，例如训练为结构化英语文本的英语模型，用于检测名称，地点等。