نقوم بدراسة نموذج LSTM المُشبك (lattice-structured) لتحليل الكيانات الاسمية في اللغة الصينية (Chinese NER)، والذي يقوم بتشفير سلسلة من الحروف المدخلة بالإضافة إلى جميع الكلمات المحتملة التي تتطابق مع القاموس. مقارنة بالطرق المعتمدة على الحروف، يعتمد نموذجنا بشكل صريح على المعلومات الكلامية ومعلومات سلاسل الكلمات. أما مقارنة بالطرق المعتمدة على الكلمات، فإن LSTM المشبك لا يعاني من أخطاء التقسيم. الخلايا التكرارية ذات الأبواب تسمح لنموذجنا باختيار الحروف والكلمات الأكثر صلة من الجملة للحصول على نتائج أفضل في تحليل الكيانات الاسمية. تظهر التجارب التي أجريت على مجموعة متنوعة من قواعد البيانات أن LSTM المشبك يتفوق على كلاً من النماذج الأساسية المعتمدة على الكلمات والحروف، حيث حقق أفضل النتائج.