命名实体识别是自然语言处理技术中一项关键而基础的任务,中文地名是命名实体的一个重要组成部分,且中文地名的特点比较复杂多样,构成比较随意,导致中文地名识别成为自然语言处理中一个难以解决的任务。本文主要对中文地名的识别进行研究,采用条件随机场(Conditional Random Fields,CRF)模型来实现对中文地名的识别。本文首先概述了命名实体识别及其中文地名识别的概念、研究背景、国内外研究现状,并对现有的方法进行了研究和分析。通过对目前主流方法的学习,决定采用条件随机场对地名进行识别。条件随机场是目前性能较好的模型之一,它既不受到隐马尔科夫模型中的独立性假设的限制,又不存在最大熵模型中的标记偏置问题,是一种优秀的统计学习方法。中文地名的识别可以转化为对序列进行标注,因此训练集和测试集的正确标注直接影响了识别性能。现有的识别模型在对语料进行分词时,大多采用ICTCLAS系统,由于该系统存在一些地名分词错误,降低了整体的识别性能。针对上述问题,本文建立了地名词典,将其添加入ICTCLAS系统的用户词典,从而保证地名分词的正确性。条件随机场虽然是很优秀的机器学习模型,但也存在收敛速度慢,训练时间长的缺点,因此选取合适而精炼的特征就尤其重要。本文在结合中文文本中地名的特点并且学习分析了前人的研究,通过实验筛选了更优的特征,并且采用递增式学习策略进行特征模版的筛选,提高了条件随机场的地名识别性能。实验结果表明本文提出的中文地名识别方法能够获得满意的识别效果,对1998年人民日报标记语料库进行开式测试,得到的准确率、召回率、F值分别为95.34%、89.28%、92.29%,有效的提高了中文地名的识别效果。