nlpso/m2m3_qualitative_analysis_ocr_ptrn_cmbert_io
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资源简介：
该数据集用于对预训练模型[HueyNemud/das22-10-camembert_pretrained]在嵌套NER任务上进行定性分析，采用独立NER层方法[M1]。数据集包含19世纪巴黎的贸易目录条目。数据集参数包括使用的模型、数据集类型（噪声，Pero OCR）、标记格式（IO）以及训练、开发和测试集的数量。相关微调模型包括M2和M3。数据集中包含的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。
该数据集用于对预训练模型[HueyNemud/das22-10-camembert_pretrained]在嵌套NER任务上进行定性分析，采用独立NER层方法[M1]。数据集包含19世纪巴黎的贸易目录条目。数据集参数包括使用的模型、数据集类型（噪声，Pero OCR）、标记格式（IO）以及训练、开发和测试集的数量。相关微调模型包括M2和M3。数据集中包含的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
m2m3_qualitative_analysis_ocr_ptrn_cmbert_io
简介
该数据集用于对 HueyNemud/das22-10-camembert_pretrained 进行定性分析，针对嵌套命名实体识别任务使用独立命名实体层方法 [M1]。数据集包含19世纪巴黎贸易目录条目。
数据集参数
- 方法：M2 和 M3
- 数据集类型：噪声数据（Pero OCR）
- 分词器：HueyNemud/das22-10-camembert_pretrained
- 标记格式：IO
- 数据量：
- 训练集：6084
- 开发集：676
- 测试集：1685
- 关联微调模型：
实体类型
| 缩写 | 实体组（层级） | 描述 |
|---|---|---|
| O | 1 & 2 | 非命名实体 |
| PER | 1 | 人名或公司名 |
| ACT | 1 & 2 | 人名或公司职业活动 |
| TITREH | 2 | 军事或民事区分 |
| DESC | 1 | 条目完整描述 |
| TITREP | 2 | 职业奖励 |
| SPAT | 1 | 地址 |
| LOC | 2 | 街道名称 |
| CARDINAL | 2 | 街道号码 |
| FT | 2 | 地理特征 |
如何使用该数据集
python from datasets import load_dataset
train_dev_test = load_dataset("nlpso/m2m3_qualitative_analysis_ocr_ptrn_cmbert_io")
