nlpso/m1_qualitative_analysis_ref_ptrn_cmbert_iob2
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资源简介：
该数据集用于对[HueyNemud/das22-10-camembert_pretrained]模型在嵌套NER任务上进行定性分析，使用的是独立NER层方法[M1]。数据集包含19世纪巴黎的贸易目录条目。数据集参数包括方法（M1）、数据集类型（ground-truth）、分词器（[HueyNemud/das22-10-camembert_pretrained]）、标记格式（IOB2）、数据集划分数量（训练集：6084，开发集：676，测试集：1685）以及相关的微调模型（Level-1和Level-2）。实体类型包括人物或公司名称（PER）、人物或公司专业活动（ACT）、军事或民事区别（TITREH）、条目完整描述（DESC）、专业奖励（TITREP）、地址（SPAT）、街道名称（LOC）、街道号码（CARDINAL）和地理特征（FT）。
该数据集用于对[HueyNemud/das22-10-camembert_pretrained]模型在嵌套NER任务上进行定性分析，使用的是独立NER层方法[M1]。数据集包含19世纪巴黎的贸易目录条目。数据集参数包括方法（M1）、数据集类型（ground-truth）、分词器（[HueyNemud/das22-10-camembert_pretrained]）、标记格式（IOB2）、数据集划分数量（训练集：6084，开发集：676，测试集：1685）以及相关的微调模型（Level-1和Level-2）。实体类型包括人物或公司名称（PER）、人物或公司专业活动（ACT）、军事或民事区别（TITREH）、条目完整描述（DESC）、专业奖励（TITREP）、地址（SPAT）、街道名称（LOC）、街道号码（CARDINAL）和地理特征（FT）。
提供机构：
nlpso
原始信息汇总
m1_qualitative_analysis_ref_ptrn_cmbert_iob2 数据集概述
简介
该数据集用于对 HueyNemud/das22-10-camembert_pretrained 进行嵌套命名实体识别任务的定性分析，采用独立命名实体层方法 [M1]。数据集包含19世纪巴黎贸易目录的条目。
数据集参数
- 方法 : M1
- 数据集类型 : 真实数据
- 分词器 : HueyNemud/das22-10-camembert_pretrained
- 标注格式 : IOB2
- 数量 :
- 训练集 : 6084
- 开发集 : 676
- 测试集 : 1685
- 关联的微调模型 :
实体类型
| 缩写 | 实体组（级别） | 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/m1_qualitative_analysis_ref_ptrn_cmbert_iob2")
