nlpso/m0_qualitative_analysis_ocr_cmbert_io
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](https://huggingface.co/Jean-Baptiste/camembert-ner)模型在平面NER任务上进行定性分析，包含19世纪巴黎贸易目录的条目。数据集参数包括使用的模型、标记格式、数据集的分割数量（训练集、开发集、测试集）以及关联的微调模型。数据集中包含的实体类型包括人名或公司名、职业活动、头衔、街道名、街道号码和地理特征等。
该数据集用于对[Jean-Baptiste/camembert-ner](https://huggingface.co/Jean-Baptiste/camembert-ner)模型在平面NER任务上进行定性分析，包含19世纪巴黎贸易目录的条目。数据集参数包括使用的模型、标记格式、数据集的分割数量（训练集、开发集、测试集）以及关联的微调模型。数据集中包含的实体类型包括人名或公司名、职业活动、头衔、街道名、街道号码和地理特征等。
提供机构：
nlpso
原始信息汇总
m0_qualitative_analysis_ocr_cmbert_io 数据集概述
数据集描述
该数据集用于对 Jean-Baptiste/camembert-ner 进行定性分析，针对平面NER任务采用M0方法。数据集包含19世纪巴黎贸易目录的条目。
数据集参数
- 方法：M0
- 数据集类型：噪声数据（Pero OCR）
- 分词器：Jean-Baptiste/camembert-ner
- 标记格式：IO
- 数据量：
- 训练集：6084
- 验证集：676
- 测试集：1685
- 关联的微调模型：nlpso/m0_flat_ner_ocr_cmbert_io
实体类型
| 缩写 | 描述 |
|---|---|
| O | 非实体部分 |
| PER | 人名或公司名 |
| ACT | 人或公司的职业活动 |
| TITRE | 荣誉称号 |
| LOC | 街道名 |
| CARDINAL | 街道号码 |
| FT | 地理特征 |
如何使用数据集
python from datasets import load_dataset
train_dev_test = load_dataset("nlpso/m0_qualitative_analysis_ocr_cmbert_io")
