命名实体识别conll 数据集

最新推荐文章于 2025-09-11 09:52:52 发布
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#数据集 #nlp

博主花费一定费用获取了一个数据集，并决定将其分享出来。经过初步检查，发现数据集中约12%的数据存在一些问题，但其余部分可以正常使用。现提供数据集下载链接及密码。

为啥这种数据集还藏着掖着，花了1块5，现在把资源分享出来

数据集详情

看了一下好像12的数据有问题不能用，其他的应该没问题

链接：https://p去an.ba掉idu.co我m/s/1owyqa_8WIC9v35p174TGag

密码：ilha

 

命名实体识别开源数据集
AI天才研究院
04-26 1004
1. 背景介绍 命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理（NLP）领域中一项基础性任务，旨在从非结构化文本中识别和分类命名实体，例如人名、地名、组织机构名、时间、日期、货币、百分比等。NER 在信息提取、问答系统、机器翻译、文本摘要等应用中扮演着至关重要的角色。 近年来，随着深度学习技术的
conll2003数据集下载与预处理
Harry的博客
06-25 8430
包括 1,393 篇英文新闻文章和 909 篇德文新闻文章。我们将查看英文数据。
2009 CoNLL Shared Task数据集介绍，官网编号LDC2012T03、LDC2012T04
2301_78524903的博客
05-09 506
在语义角色标注任务中，目标是识别句子中谓词与其论元之间的语义关系，并将这些关系表示为一种结构化的形式，通常称为语义角色结构（Semantic Role Structure, SRS）。数据集通常包括已经标注了语义角色的句子，这些标注遵循特定的语义角色标注规范（如PropBank或FrameNet）。这个共享任务主要关注。通过参与这个共享任务，研究人员可以了解最新的语义角色标注技术进展，并与同行进行交流和比较。此外，这个任务还促进了句法语义分析领域的研究发展，推动了相关技术的改进和应用。
中文命名实体识别语料
11-26
BIO标注集，即B-PER、I-PER代表人名首字、人名非首字，B-LOC、I-LOC代表地名首字、地名非首字，B-ORG、I-ORG代表组织机构名首字、组织机构名非首字，O代表该字不属于命名实体的一部分。
NER中文命名实体识别数据集
07-05
中文命名实体识别数据集，很好用。包括组织，机构和人物三个实体。
使用Google的BERT进行命名实体识别（CoNLL-2003作为数据集）。-Python开发
05-25
使用google BERT进行CoNLL-2003 NER！ 为了获得更好的性能，您可以尝试使用fennlp，有关更多详细信息，请参见fennlp。 BERT-NER版本2使用Google的BERT进行命名实体识别（CoNLL-2003作为数据集）。 原始版本（请参阅old_version以获得更多详细信息）包含一些硬代码，并且缺少相应的注释，因此不方便理解。 因此，在此更新版本中，有一些新的思想和技巧（关于数据预处理和图层设计）可以帮助您快速实现微调模型（您只需要
coNLL2004数据集
07-12
机器学习或采用统计模型如HMM,MEMM,CRF等训练时需要的数据集，具体使用方法请看里面的README,一定要看仔细了，里面有很多的小压缩包，完整的train.txt或text.txt要在linux下用命令生成
CoNLL-2003 eng.train
03-11
数据集CoNLL-2003，这一数据集是用于测试命名实体识别的早期训练数据，文本来源是报纸新闻。英文数据eng.train
精选资源
命名实体识别conll 数据集-附件资源
03-02
命名实体识别conll 数据集-附件资源
精选资源
BERT-NER：使用Google的BERT进行命名实体识别（CoNLL-2003作为数据集）
02-06
使用Google的BERT进行命名实体识别（CoNLL-2003作为数据集）。 原始版本（有关更多详细信息，请参见old_version）包含一些硬代码，并且缺少相应的注释，因此不方便理解。 因此，在此更新版本中，有一些新的想法和...
[代码实践]利用LSTM构建基于conll2003数据集的命名实体实体识别NER模型
Harry的博客
07-02 2247
执行结果. 一共应用了12个Epoch，训练集上的准确率是99.7%，测试集上准确率是98%。1. conll2003数据集介绍以及数据集预处理请看下面博客。3. 创建基于lstm网络的NER模型。7. main方法来训练模型与测试模型。6. 保存文件以及加载文件的方法。2. 取预处理过的数据集。
conll2000 conll2002 conll2003 conll2007 conll2012
05-10
本人将conll相关的数据集做了整理,大家可以下载使用,我也写了相关的数据集的说明,也在我的博客里.希望大家有兴趣的可以一块交流学习.
conll2000的数据
08-10
http://www.chokkan.org/software/crfsuite/tutorial.html教程里 wget http://www.cnts.ua.ac.be/conll2000/chunking/train.txt.gz，wget不下来的时候，使用这份数据
【已解决】关于如何将Doccano标注的文本转换成NER模型可以直接处理的CoNLL 2003格式
xigewang_的博客
09-26 1109
但是用python语言搭建深度学习模型来实现NER时，一般接收的输入数据格式为CoNLL 2003格式，需要将Doccano导出的JSONL数据转换成CoNLL 2003格式。者要做命名实体识别（NER）的工作，选择了Doccano平台来进行文本标注。Doccano平台对标注结果的导出格式是JSONL格式，我们导出了。（截图中使用Notepad++打开的。①将导出的jsonl文件里的“examples.py脚本。”脚本中第29行的“
【小样本实体识别】Few-NERD——基于N-way K-shot的实体识别数据集和方法介绍
夏栀的博客
06-28 4306
介绍Few-NERD数据集，以及基于N-way K-shot的实体识别任务定义。对核心代码进行展示，并介绍目前的研究进展和baseline对比实验。
NLP命名实体识别
zag666的博客
12-07 2557
命名实体识别（Named Entity Recognition， **NER**）是指在文本中识别出特殊对象，如人、地点、组织机构等。
中文实体识别数据集
热门推荐
SYSU_BOND的博客
07-03 1万+
中文命名实体识别数据集 1. 微软实体数据集 数据集简介： MSRANER是由微软亚洲研究院标注的新闻领域的实体识别数据集，也是SIGNAN backoff 2006的实体识别任务的数据集之一。该数据集包含5 万多条中文实体识别标注数据，实体类别分为人物、地点、机构三类。 数据集详情： 名称 规模 创建日期 单位 论文 下载 评测 MSRANER 训练集46364个句子，验证集4365个句子 2006年 微软亚洲研究院 链接 链接 链接 基于该数据集发表的论文： Zhang
CoNLL 依存关系和词性标注器训练语料格式
Chatopera
10-11 1180
CoNLL Shared Task data format Intro: http://ufal.mff.cuni.cz/conll2009-st/task-description.html From: https://github.com/taolei87/RBGParser/wiki/Data-Format Specify input format The RBGParser currently supports two versions of file formats used in the CoNL
中文命名实体识别数据集详解与实战应用
最新发布
weixin_42465332的博客
09-11 873
自然语言处理（NLP）作为人工智能的重要分支，致力于使计算机能够理解、解析和生成人类语言。随着中文互联网内容的爆炸式增长，中文NLP技术的重要性日益凸显。在众多NLP任务中，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是基础且关键的一环，其核心目标是从非结构化文本中识别出具有特定意义的实体，如人名（PER）、地名（LOC）、组织名（ORG）、时间（TIME）等。
命名实体识别的数据集conll
02-21
### CONLL 命名实体识别数据集下载与使用 CONLL 2003命名实体识别数据集是一个广泛使用的基准测试集合，适用于英语和德语的命名实体识别研究[^4]。 #### 英语数据集描述 对于英语版本的数据集而言，该资源由三个文件构成：训练文件（train）、开发阶段评估参数设置的第一份测试文件(testa)，以及最终评价性能表现所用到第二份独立测试文档(testb)[^4]。这些文件提供了标注好的文本片段，其中包含了不同类型的命名实体标签，如人名(PER)、地名(LOC)、组织机构名(ORG)等。 #### 德语数据集特点 值得注意的是，在德语版的数据集中除了上述提到的标准列外还额外增加了一列表达单词原型形式的信息——即词干或基本形态学单位(Lemma),这有助于更深入理解语言特性并可能提高模型效果。 #### 获取途径 为了获取此数据集，可以访问官方发布的链接页面进行下载操作。通常情况下，这类公共资源会托管于学术界认可的平台之上，例如Kaggle或者LDC(Language Data Consortium)网站上也可能找到对应的分发渠道[^1]。 #### 文件格式解析 每个样本记录按照如下方式编码： - 单词占据一行； - 句子之间通过空行隔开； - 每一行为四部分组成，分别代表当前词语本身及其POS标记(Postagged part-of-speech tagger output)、Chunking标志(chunk marker)还有最后NE类别(Named entity label)； ```plaintext EU NNP I-NP I-ORG rejects VBZ I-VP O German JJ I-NP I-MISC call NN I-NP O to TO I-VP O boycott VB I-VP O British VJJ I-NP I-MISC lamb NN I-NP O . . O O ``` 这段示例展示了如何利用四个字段来表示一句话中的各个成分及其属性关系。
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