Examples of mentions in the corpus where we noticed a gain in recall with each of the resources.

Figshare2015-12-02 更新2026-04-29 收录

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资源简介：

Named entity class is the correct results.

创建时间：

2015-12-02

alexandrainst/dane

实体识别

依存句法分析

--- annotations_creators: - expert-generated language_creators: - found language: - da license: - cc-by-sa-4.0 multilinguality: - monolingual size_categories: - 1K<n<10K source_datasets: - extended|ot

Hugging Face2024-01-18 更新250

autoevaluate/autoeval-staging-eval-project-29af5371-7254761

实体识别

性能评估

--- type: predictions tags: - autotrain - evaluation datasets: - conll2003 eval_info: task: entity_extraction model: elastic/distilbert-base-cased-finetuned-conll03-english dataset_name: conll20

Hugging Face2022-06-30 更新70

FinetunedBERTonNER

自然语言处理

实体识别

Fine-tuned BERT-like model on Named Entity Recognition

kaggle2021-06-10 更新50

SteffRhes/APIS_OEBL__Abbreviations

实体识别

历史传记

该数据集包含954个句子，来自164篇文本，涉及19世纪至20世纪初奥匈帝国时期的小型传记。数据来源于奥地利传记词典（ÖBL），并在奥地利人物信息系统（APIS）项目中进行了随机抽取和标注，用于命名实体识别任务。数据集的标注格式类似于CoNLL-U，但增加了EXPAN和PersonName两个字段，用于标记缩写及其扩展形式。数据集未进行训练、开发和评估集的预分割，以适应不同的NLP训练需求。

Hugging Face2023-11-29 更新180

EstNER

实体识别

爱沙尼亚语

EstNER数据集用于爱沙尼亚语的命名实体识别（NER），包含两个部分：'新爱沙尼亚NER数据集'和'重新标注的爱沙尼亚NER数据集'。每个部分进一步分为训练、开发和测试集。数据集包含多达三个层次的嵌套实体的分层标注。标注的实体包括人名、地缘政治实体、地理位置、组织、产品、事件、日期、时间、头衔、货币表达和百分比。README文件还提供了每个数据集部分的统计数据，包括文档数量、句子数量、标记数量和

Hugging Face2024-09-07 更新60

Examples of mentions in the corpus where we noticed a gain in recall with each of the resources.

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