nlpso/m2m3_qualitative_analysis_ref_cmbert_iob2
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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)模型在嵌套NER任务上的表现进行定性分析，采用独立NER层的方法。数据集包含19世纪巴黎的贸易目录条目。数据集参数包括采用的方法（M2和M3）、数据集类型（ground-truth）、使用的分词器、标记格式（IOB2）以及训练、开发和测试集的数量。数据集还包含多种实体类型，如人名或公司名（PER）、职业活动（ACT）、军事或民事头衔（TITREH）等。
该数据集用于对[Jean-Baptiste/camembert-ner](https://huggingface.co/Jean-Baptiste/camembert-ner)模型在嵌套NER任务上的表现进行定性分析，采用独立NER层的方法。数据集包含19世纪巴黎的贸易目录条目。数据集参数包括采用的方法（M2和M3）、数据集类型（ground-truth）、使用的分词器、标记格式（IOB2）以及训练、开发和测试集的数量。数据集还包含多种实体类型，如人名或公司名（PER）、职业活动（ACT）、军事或民事头衔（TITREH）等。
提供机构：
nlpso
原始信息汇总
数据集概述
数据集名称
m2m3_qualitative_analysis_ref_cmbert_iob2
数据集描述
该数据集用于对Jean-Baptiste/camembert-ner进行嵌套命名实体识别任务的定性分析，采用独立NER层方法[M1]。数据集包含19世纪巴黎贸易目录的条目。
数据集参数
- 方法：M2和M3
- 数据集类型：ground-truth
- 分词器：Jean-Baptiste/camembert-ner
- 标记格式：IOB2
- 数据集大小：
- 训练集：6084
- 开发集：676
- 测试集：1685
- 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 | 人名或公司名 |
| ACT | 1 & 2 | 人或公司的职业活动 |
| 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/m2m3_qualitative_analysis_ref_cmbert_iob2")
