根据老挝组织名称的特点，提出了一种基于条件随机场（CRF）和支持向量机（SVM）的两层模型，用于老挝组织名称的识别。 一层模型使用CRF识别简单的组织名称，其结果用于支持第二层的决策。 基于驱动方法，第二层使用SVM和CRF来识别复杂的组织名称。 最后，将两个级别的结果相结合，并通过随后的处理来纠正低置信度识别的结果。结果表明，这种基于SVM和CRF的方法可以通过针对真实语言的开放测试有效地识别组织名称，并且召回率达到80.83，准确率达到82.75％。