GeoWebNews

我们还发布了一个新的GeoWebNews数据集，以挑战研究人员
开发机器学习 (ML) 算法来评估分类/标记
基于深层语用学而不是浅层句法特征的表现。
第2节给出了Geoparsing、NER、GIE和GIR的背景。我们呈现
第3节中的新分类法，描述和分类地名类型。在
第四节，我们对当前的评价方法进行了全面的回顾。
并证明推荐的框架是合理的。最后，第5节介绍了
GeoWebNews数据集、注释和资源。我们还评估地理标记
以及新数据集上的地名解析，说明了
几种序列标记模型，如SpacyNLP和谷歌NLP。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

GeoWebNews是一个用于地理命名实体识别和地理解析的数据集，旨在挑战研究人员开发基于深层语用学的机器学习算法进行评估。该数据集由剑桥大学于2019年发布，包含对序列标记模型的测试资源。