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该数据集名为Stocks NER 2000 Sample Test Dataset for Named Entity Recognition，专门用于股票市场领域的命名实体识别（NER）模型训练。数据集包含2000个样本，每个样本由一系列标记及其对应的命名实体标签组成。数据集分为训练集和验证集，分别包含1261和480个样本。数据集的自动处理过程由AutoTrain完成，适用于自然语言处理（NLP）研究和开发。

原始信息汇总

Stocks NER 2000 Sample Test Dataset for Named Entity Recognition

数据集描述

该数据集包含2000个与股票市场相关的文本样本，每个样本由一系列令牌及其对应的命名实体标签组成。数据集语言为英语（BCP-47代码：en）。

数据集结构

数据集结构为一个数据实例列表，每个实例包含以下字段：

• tokens: 代表样本中文本的字符串序列。
• tags: 代表样本中每个令牌的命名实体标签的整数序列。数据集中共有12种命名实体，包括NANA, btst, delivery, enter, entry_momentum, exit, exit2, exit3, intraday, sl, symbol, 和 touched。

数据集分割

数据集分为训练集和验证集，其中训练集包含1261个样本，验证集包含480个样本。

数据集用途

该数据集旨在训练股票市场领域中的命名实体识别模型，适用于自然语言处理（NLP）的研究和开发。