音乐无国界,没有民族限制,是娱乐生活中必不可少的因素。维吾尔音乐具有悠久的历史,维吾尔民族又以能歌善舞著称,他们对音乐也是情有独钟,随着时代和互联网的不断发展,维吾尔族人们接触到的音乐信息也是源源不断。人们开始需要使用一些功能性的软件对维吾尔语音乐领域的信息进行搜索和针对性的处理,在信息技术的推动下,搜索音乐功能、音乐剪辑处理功能、个性化推荐功能、流行音乐趋势研究等开始问世。因此进行维吾尔语音乐命名实体识别技术,对维吾尔语音乐信息处理具有极其重要的作用和特殊的意义。本文是基于CRF的维吾尔语音乐命名实体识别,所需要识别的音乐实体有:歌手名、歌曲名、组合名和专辑名。CRF是当前比较良好的条件概率模型,也是在处理自然语言范畴中使用比较普遍的序列标注模型之一。它即攻克了生成模型的单独性假设,同时又避免了有向图模型的标记偏置。因此,本文用序列标注的问题来定义音乐实体识别的问题,采用CRF模型来实行维吾尔语音乐命实体识别。音乐实体识别的首要任务是收集数据,本文首先从卡尔万网,爱酷艺,hawar tori等维吾尔语网站上收集语料,对它进行整理,语料标记,语料划分,创建相关的词典,语料的预处理等一系列工作。此中因为维吾尔语音乐领域没有已经标注好的语料,所以文本的标注过程既费时又耗力。其次,在根据训练语料中的特定规律拣选上下文、词典、关键字特征,并详细说明本次系统中特征拣选和特征模板的建立进程。最后设计了对上下文特征窗口的大小,依次叠加特征,其它模型对比等试验。实验结果证实,条件随机场模型在维吾尔语音乐领域中有有效的可行度,准确率相较其它模型有明显的优势。