命名实体识别产品名的方法？

[neurocomputing]

如题，对于产品名有什么好的命名实体识别算法？

如：

“提到安卓系统的车机手机互联方案，可能你首先想到的就是谷歌的 Android Auto ，当然，还有百度家的 CarLife 、乐视的 ecolink 以及 MirrorLink 等，但是在全球范围内能和 CarPlay 一战的，恐怕只有 Android Auto 了，基于谷歌强大的生态系统， Android Auto 在使用体验和功能上并不比 CarPlay 差，而且，苹果和谷歌在车载领域的竞争，也能从这两个系统里面直接看出”

Android Auto ， CarLife ， ecolink ， MirrorLink 应该被识别出来

再如：

“从 9 月 6 日开始，细心地用户应该能发现，滴滴打车 APP 的启动界面有了变化，此前的“滴滴打车，再见”的载入界面已经消失，取而代之的是“滴滴打车全新品牌升级倒计时”字样。根据滴滴内部人士透露，此番动作并不像外界猜测的那样涉及多项业务调整，而只是将更换品牌名称，从“滴滴打车”改变为“滴滴出行”。滴滴将不再只是打车，而是要做移动出行的综合性入口。”

滴滴打车，滴滴出行 应该被识别出来

发现目前开源的 NLP 库都无法进行产品名的命名实体识别， bosonnlp 有这项服务，准确度也还可以 但是究竟是什么样的算法呢？

[zix]

暴力的办法：用检索或自动机的办法，自己收集好大量的产品名，直接匹配。

模型的方法：收集你要处理的实际场景里带产品名的文本（人工标注，或者上述匹配方法的日志数据），上序列标注模型，LSTM+CRF。