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nlpso/m2m3_fine_tuning_ocr_ptrn_cmbert_io

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Hugging Face2023-02-22 更新2024-03-04 收录
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资源简介:
该数据集用于微调一个预训练的Camembert模型,以进行嵌套命名实体识别(NER)任务。数据集包含19世纪巴黎的贸易目录条目。数据集类型为噪声数据(Pero OCR),使用的分词器为HueyNemud/das22-10-camembert_pretrained,标记格式为IO。数据集划分为训练集6084条,开发集676条,测试集1685条。相关的微调模型包括M2和M3。数据集中包含的实体类型包括人名或公司名、个人或公司的专业活动、军事或民事区别、条目完整描述、专业奖励、地址、街道名称、街道号码和地理特征等。
提供机构:
nlpso
原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

m2m3_fine_tuning_ocr_ptrn_cmbert_io

数据集描述

本数据集用于微调模型HueyNemud/das22-10-camembert_pretrained,以进行嵌套命名实体识别任务,采用独立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

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 军事或民事区分
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

如何使用数据集

python from datasets import load_dataset

train_dev_test = load_dataset("nlpso/m2m3_fine_tuning_ocr_ptrn_cmbert_io")

5,000+
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