Stanford nlp CRFClassizer何时开始显示与文本匹配不同的结果？

我对NLP非常陌生，刚刚了解了用于命名实体识别的CRFClassifiers。我按照本教程来训练我的分类器

在这一点上，它“看起来”与我有一个巨大的命名实体集没有什么不同，对于测试文件中的每个单词，我可以检查它是否存在于这个巨大的集合中

---

我试图发展一种直觉，关于这个分类器的结果何时以及如何开始看起来不同于此。在什么情况下，CRFClassifier以什么方式更好？

我可以想到两个例子：

模糊术语：

演员杰里米·伦敦参加了演出。

字典中没有的术语：

她在Xytrocorp工作了3年。

他们上周与乔·拉雷拉斯泰纳姆（Joe Rarelastname）举行了一次会议。

---

我想说的是，尤其是第二个原因，是您希望使用CRFClassizer的主要原因。

是否有办法使其仅适用于foo，其中foo是特定属性。例如，仅适用于“我喜欢{color}”，但与“我喜欢{place}”或“我喜欢{random}”不匹配。