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cyberco/NER-benchmark-750

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Hugging Face2025-06-12 更新2025-11-01 收录
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资源简介:
该数据集是一个用于加密货币领域的命名实体识别(NER)的基准数据集。数据集包含来自Twitter、新闻文章和LLM生成的内容的文本,专注于四个实体类型:项目、代币、Twitter账号和风险投资公司。数据集分为训练集和测试集,格式化后便于模型训练和评估。还提供了评估指标和模型性能比较,突出了不同NER模型在该数据集上的有效性。

The Crypto NER Benchmark is a dataset specifically designed for Named Entity Recognition (NER) in the cryptocurrency domain. The dataset includes data from Twitter, news articles, and LLM-generated content, focusing on four entity types: Projects, Tokens, Twitter handles, and Venture Capital firms. The dataset is split into training and test sets and is formatted to allow easy model training and evaluation. The evaluation metrics and model performance comparisons are also provided, highlighting the effectiveness of different NER models on this dataset.
提供机构:
cyberco
5,000+
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54 个
任务类型
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二维码
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