nlpso/m1_fine_tuning_ref_ptrn_cmbert_io
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资源简介：
该数据集用于微调HueyNemud/das22-10-camembert_pretrained模型，采用独立NER层的方法（M1）进行嵌套NER任务。数据集包含19世纪巴黎的商业目录条目。数据集参数包括使用的tokenizer、标记格式、训练、开发和测试集的数量，以及相关的微调模型。实体类型包括人物或公司名称、职业活动、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。
该数据集用于微调HueyNemud/das22-10-camembert_pretrained模型，采用独立NER层的方法（M1）进行嵌套NER任务。数据集包含19世纪巴黎的商业目录条目。数据集参数包括使用的tokenizer、标记格式、训练、开发和测试集的数量，以及相关的微调模型。实体类型包括人物或公司名称、职业活动、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
数据集基本信息
- 名称：m1_fine_tuning_ref_ptrn_cmbert_io
- 语言：法语（fr）
- 多语言性：单语种
- 任务类别：词元分类
数据集描述
- 用途：用于微调模型HueyNemud/das22-10-camembert_pretrained以执行嵌套命名实体识别任务（Nested NER Task），采用独立NER层方法（M1）。
- 内容来源：包含19世纪巴黎贸易目录的条目。
数据集参数
- 方法：M1
- 数据集类型：真实数据（ground-truth）
- 分词器：HueyNemud/das22-10-camembert_pretrained
- 标记格式：IO
- 数据集大小：
- 训练集：6084
- 验证集：676
- 测试集：1685
- 相关微调模型：
实体类型
| 缩写 | 实体组（级别） | 描述 |
|---|---|---|
| O | 1 & 2 | 非实体部分 |
| PER | 1 | 人名或公司名 |
| ACT | 1 & 2 | 个人或公司职业活动 |
| TITREH | 2 | 军事或民事区别 |
| DESC | 1 | 完整描述 |
| TITREP | 2 | 职业奖励 |
| SPAT | 1 | 地址 |
| LOC | 2 | 街道名 |
| CARDINAL | 2 | 街道号码 |
| FT | 2 | 地理特征 |
使用方法
python from datasets import load_dataset
train_dev_test = load_dataset("nlpso/m1_fine_tuning_ref_ptrn_cmbert_io")
