Nlp 训练NER模型识别自定义实体

目前，我能够训练NER模型识别位置、人员、组织的自定义值，但如何训练NER模型识别其他实体，如技能、证据、车辆等。

请看斯坦福NER简介：

培训内容见：

基本上，您必须创建带有标签文本的训练数据。格式为选项卡分隔的文件（.tsv文件）。 大概是这样的：

This  O
is    O
a     O
Mercedes    VEHICLE
.

---

您将需要大量数据，并且可能必须手动对其进行注释。有一些工具，如dataturks.com，可以帮助您实现这一点

我试过了，但被错误地识别为城市或个人。那么可能是您的培训数据太小了。此外，尝试使用

NERFeatureFactory

中的更多功能，因此，我必须使用更多的训练数据进行训练，以识别新字段，如车辆、样件等。那么，我如何识别模型是否准备识别新字段？