我正在看几篇关于为其他语言培训斯坦福NER的帖子。
例如：https://blog.sicara.com/train-ner-model-with-nltk-stanford-tagger-english-french-german-6d90573a9486
但是，Stanford CRF-Classifier使用一些与语言相关的功能（例如：Part Of Speech标签）。
我们真的可以使用相同的Jar文件训练非英语模型吗？ https://nlp.stanford.edu/software/crf-faq.html
训练NER分类器与语言无关。您必须提供高质量的培训数据并创建有意义的功能。关键是，并非所有功能对每种语言都同样有用。例如，资本化是英语命名实体的一个很好的指标。但在德语中，所有名词都是大写的，这使得这些特征变得不那么有用。
在Stanford NER中，您可以决定分类器必须使用哪些功能，因此您可以禁用POS标记（事实上，默认情况下它们被禁用）。当然，您也可以用您想要的语言提供自己的POS标签。
我希望我能澄清一些事情。
我同意先前的评论，即NER分类模型与语言无关。
如果您对训练数据有疑问，我可以建议您使用针对不同语言的大量标记数据集的link。
如果你想尝试另一种模型，我建议ESTNLTK - 爱沙尼亚语的库，但它可以适合语言独立的神经模型（documentation）。另外，here你可以找到如何使用spaCy训练ner模型的例子。
我希望它有所帮助。祝好运！