nlpso/m0_fine_tuning_ref_cmbert_io
收藏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Jean-Baptiste/camembert-ner模型，采用Flat NER方法进行命名实体识别（NER）任务。数据集包含19世纪巴黎贸易目录的条目。数据集采用M0方法，类型为ground-truth，使用的分词器为Jean-Baptiste/camembert-ner，标记格式为IO。数据集分为训练集（6084条）、开发集（676条）和测试集（1685条）。数据集中包含的实体类型包括：O（非命名实体）、PER（人名或公司名）、ACT（个人或公司的职业活动）、TITRE（头衔）、LOC（街道名称）、CARDINAL（街道号码）、FT（地理特征）。
该数据集用于微调Jean-Baptiste/camembert-ner模型，采用Flat NER方法进行命名实体识别（NER）任务。数据集包含19世纪巴黎贸易目录的条目。数据集采用M0方法，类型为ground-truth，使用的分词器为Jean-Baptiste/camembert-ner，标记格式为IO。数据集分为训练集（6084条）、开发集（676条）和测试集（1685条）。数据集中包含的实体类型包括：O（非命名实体）、PER（人名或公司名）、ACT（个人或公司的职业活动）、TITRE（头衔）、LOC（街道名称）、CARDINAL（街道号码）、FT（地理特征）。
提供机构：
nlpso
原始信息汇总
数据集概述
数据集名称
m0_fine_tuning_ref_cmbert_io
数据集描述
本数据集用于对Jean-Baptiste/camembert-ner模型进行微调，以执行扁平命名实体识别任务，采用M0方法。数据集包含19世纪巴黎贸易目录的条目。
数据集参数
- 方法：M0
- 数据集类型：真实数据
- 分词器：Jean-Baptiste/camembert-ner
- 标记格式：IO
- 数据集大小：
- 训练集：6084条
- 验证集：676条
- 测试集：1685条
- 关联的微调模型：nlpso/m0_flat_ner_ref_cmbert_io
实体类型
- O：非命名实体
- PER：人名或公司名
- ACT：人或公司的职业活动
- TITRE：荣誉称号
- LOC：街道名
- CARDINAL：街道号码
- FT：地理特征
数据集使用方法
python from datasets import load_dataset
train_dev_test = load_dataset("nlpso/m0_fine_tuning_ref_cmbert_io")
