nlpso/m1_qualitative_analysis_ocr_cmbert_iob2
收藏Hugging Face2023-02-22 更新2024-03-04 收录
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资源简介：
该数据集用于对Jean-Baptiste/camembert-ner模型在嵌套NER任务上的定性分析，使用的是独立NER层的方法。数据集包含19世纪巴黎的贸易目录条目。数据集参数包括方法（M1）、类型（noisy，Pero OCR）、使用的分词器（Jean-Baptiste/camembert-ner）、标记格式（IOB2）、数据量（训练集6084条，开发集676条，测试集1685条）以及相关的微调模型。实体类型包括人物或公司名称（PER）、人物或公司专业活动（ACT）、军事或民事区别（TITREH）、条目完整描述（DESC）、专业奖励（TITREP）、地址（SPAT）、街道名称（LOC）、街道号码（CARDINAL）和地理特征（FT）。
该数据集用于对Jean-Baptiste/camembert-ner模型在嵌套NER任务上的定性分析，使用的是独立NER层的方法。数据集包含19世纪巴黎的贸易目录条目。数据集参数包括方法（M1）、类型（noisy，Pero OCR）、使用的分词器（Jean-Baptiste/camembert-ner）、标记格式（IOB2）、数据量（训练集6084条，开发集676条，测试集1685条）以及相关的微调模型。实体类型包括人物或公司名称（PER）、人物或公司专业活动（ACT）、军事或民事区别（TITREH）、条目完整描述（DESC）、专业奖励（TITREP）、地址（SPAT）、街道名称（LOC）、街道号码（CARDINAL）和地理特征（FT）。
提供机构：
nlpso
原始信息汇总
数据集概述
数据集名称
m1_qualitative_analysis_ocr_cmbert_iob2
数据集描述
该数据集用于对Jean-Baptiste/camembert-ner进行定性分析，针对嵌套命名实体识别任务使用独立NER层方法[M1]。数据集包含19世纪巴黎贸易目录条目。
数据集参数
- 方法：M1
- 数据集类型：噪声（Pero OCR）
- 分词器：Jean-Baptiste/camembert-ner
- 标记格式：IOB2
- 数据集大小：
- 训练集：6084
- 验证集：676
- 测试集：1685
- 相关联的微调模型：
实体类型
| 缩写 | 实体组（级别） | 描述 |
|---|---|---|
| O | 1 & 2 | 非命名实体 |
| PER | 1 | 个人或公司名称 |
| ACT | 1 & 2 | 个人或公司职业活动 |
| TITREH | 2 | 军事或民事区别 |
| DESC | 1 | 条目全描述 |
| TITREP | 2 | 职业奖励 |
| SPAT | 1 | 地址 |
| LOC | 2 | 街道名称 |
| CARDINAL | 2 | 街道号码 |
| FT | 2 | 地理特征 |
如何使用此数据集
python from datasets import load_dataset
train_dev_test = load_dataset("nlpso/m1_qualitative_analysis_ocr_cmbert_iob2")
