RONEC是罗马尼亚语的命名实体语料库，由布加勒斯特理工大学创建。该数据集包含5127个句子，共26377个命名实体，涵盖16种不同的实体类别。数据来源于版权免费的报纸文本，旨在解决罗马尼亚语在命名实体识别领域的资源匮乏问题。数据集创建过程中，通过多次迭代和讨论，不断优化标注指南，最终形成高质量的标注结果。RONEC的应用领域广泛，可用于信息提取、机器翻译等多种自然语言处理任务。

arXiv2020-04-28 更新170

uzair921/LLAMA_GUM_LLM_RAG_75_MiniLM

自然语言处理

实体识别

该数据集是一个用于命名实体识别的任务的数据集，包含 tokens（文本序列）和对应的 ner_tags（命名实体识别标签）。数据集分为训练集、验证集和测试集，总共包含21种不同的实体类别，如人名、组织名、地名等。训练集包含1000个样本，验证集包含615个样本，测试集包含807个样本。

Hugging Face2025-02-11 更新90

ferrazzipietro/LS_Llama-2-7b-hf_adapters_en.layer1_NoQuant_32_32_0.01_4_0.0002_5EpochsBestF1Train

自然语言处理

实体识别

该数据集主要用于自然语言处理任务，特别是命名实体识别（NER）和相关文本分析。数据集包含多个特征，如句子、实体列表、原始文本、原始ID、标记、NER标签、输入ID、注意力掩码、标签、预测和真实标签。实体列表中包含ID、偏移量、角色、语义类型ID、文本和类型。数据集分为测试集，包含681个样本，总大小为2785371字节。

Hugging Face2024-05-16 更新200

DavidFM43/gutenberg_spacy-ner-monitoring

实体识别

自然语言处理

--- dataset_info: features: - name: tokens sequence: string - name: ner_tags sequence: class_label: names: '0': O '1': B-CARDINAL '2': I-CARDI

Hugging Face2023-04-08 更新120