Mynlp采用结构化感知机和序列标注模型进行人名识别，无需预先分词，能从文本中直接提取并识别歧义。在PKU数据集上，未考虑古汉语人名时，F1分数高达94.91。项目源码可在GitHub找到，调用简便，模型大小11.5M，内存占用45M。
人名识别
Mynlp的人名识别是基于结构化感知机、序列标注模型的实现。独特之处在于特征函数和Label的设计和其他NLP工具的差别。
该人名识别算法是基于字符输入的，也就是说不需要预先分词，直接从文本中提取人名，
天然具有歧义识别。在PKU数据集上，最终F1达94.91，如果剔除古汉语人名的影响，F1可以更高。
Mynlp项目地址：
https://github.com/mayabot/mynlp
调用非常简单
<dependency>
<groupId>com.mayabot.mynlp</groupId>
<artifactId>
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