Resume_NER

displayName: Resume NER
labelTypes:
- Chinese Corpus
license:
- MIT
mediaTypes:
- Text
paperUrl: https://arxiv.org/pdf/1805.02023v4.pdf
publishDate: "2018"
publishUrl: https://github.com/singhsourabh/Resume-NER
publisher:
- Singapore University of Technology and Design
tags:
- Entity
taskTypes:
- Chinese Named Entity Recognition

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# 数据集介绍
## 简介
简历包含八个细粒度的实体类别——分数从 74.5% 到 86.88%。
## 类定义
null
## 引文
```
@article{zhang2018chinese,
title={Chinese NER using lattice LSTM},
author={Zhang, Yue and Yang, Jie},
journal={arXiv preprint arXiv:1805.02023},
year={2018}
}
```

## Download dataset
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displayName: 简历命名实体识别（Resume NER）
labelTypes:
- 中文语料（Chinese Corpus）
license:
- MIT许可证
mediaTypes:
- 文本（Text）
paperUrl: https://arxiv.org/pdf/1805.02023v4.pdf
publishDate: "2018"
publishUrl: https://github.com/singhsourabh/Resume-NER
publisher:
- 新加坡科技设计大学（Singapore University of Technology and Design）
tags:
- 实体（Entity）
taskTypes:
- 中文命名实体识别（Chinese Named Entity Recognition）

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# 数据集介绍
## 简介
本数据集面向简历文本，涵盖8个细粒度实体类别，相关任务评测的F1值区间为74.5%至86.88%。
## 类定义
无
## 引文

@article{zhang2018chinese,
title={Chinese NER using lattice LSTM},
author={Zhang, Yue and Yang, Jie},
journal={arXiv preprint arXiv:1805.02023},
year={2018}
}

## 数据集下载
:modelscope-code[]{type="git"}