谁能指出 openNLP NameFinder 模块使用的算法？代码很复杂，而且文档很少，并且作为一个黑盒（提供默认模型）使用它给我的印象是它主要是启发式的。以下是输入和输出的一些示例：
输入：
约翰史密斯很沮丧。
约翰史密斯很沮丧。
巴拉克奥巴马很沮丧。
雨果查韦斯很沮丧。（不再）
杰夫阿特伍德很沮丧。
Bing Liu 对 openNLP NER 模块感到沮丧。
诺姆乔姆斯基对这个世界感到沮丧。
杰登史密斯很沮丧。
史密斯杰登很沮丧。
Lady Gaga 很沮丧。
Gaga 女士很沮丧。
Gaga 夫人很沮丧。
杰登很沮丧。
刘先生很沮丧。
输出（我将菱形改为方括号）：
[START:person] John Smith [END] 很沮丧。
约翰史密斯很沮丧。
[START:person] Barak Obama [END] 很沮丧。
雨果查韦斯很沮丧。（不再）
[START:person] Jeff Atwood [END] 很沮丧。
Bing Liu 对 openNLP NER 模块感到沮丧。
[START:person] Noam Chomsky [END] 对这个世界感到沮丧。
Jayden [START:person] Smith [END] 很沮丧。
[START:person] Smith [END] [START:person] Jayden [END] 很沮丧。
Lady Gaga 很沮丧。
Gaga 女士很沮丧。
Gaga 夫人很沮丧。
杰登很沮丧。
刘先生很沮丧。
该模型似乎只是学习了在训练数据中注释的固定名称列表，并允许进行一些平铺和组合。两个值得注意的 (FN) 示例是：
- 忽略诸如 Mr. 和 Mrs. 之类的强姓名指示符。
- Jayden（2011 年美国最受欢迎的第 4 名）未被确定，而以下“Smith”（在“Jayden Smith...”中）被确定。我怀疑模型“认为”句子开头的大写 Jayden 是句子的开头而不是 NE。颠倒顺序，“Smith Jayden”作为提示（假设为 1），openNLP 将其识别为两个独特的 NE，与其他全名（例如“John Smith”）不同，可能暗示“Smith”在姓氏列表中。 .
-> 我感到困惑和沮丧，如果有人能指出我的算法（或验证它很糟糕），我将不胜感激。
ps 斯坦福和 UIUC NER 系统的性能要好得多，但存在一些有趣但偏离主题的细微差异（这个问题太长了）