nlpso/m2m3_qualitative_analysis_ocr_cmbert_io
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资源简介：
该数据集用于对Jean-Baptiste/camembert-ner模型在嵌套NER任务上进行定性分析，使用了独立的NER层方法。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方法（M2和M3）、数据集类型（noisy，由Pero OCR生成）、使用的分词器、标记格式（IO）以及训练、开发和测试集的数量。此外，还列出了与数据集相关的微调模型。数据集中包含的实体类型包括人名或公司名、个人或公司的专业活动、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Jean-Baptiste/camembert-ner模型在嵌套NER任务上进行定性分析，使用了独立的NER层方法。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方法（M2和M3）、数据集类型（noisy，由Pero OCR生成）、使用的分词器、标记格式（IO）以及训练、开发和测试集的数量。此外，还列出了与数据集相关的微调模型。数据集中包含的实体类型包括人名或公司名、个人或公司的专业活动、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
数据集概述
数据集名称
m2m3_qualitative_analysis_ocr_cmbert_io
数据集描述
该数据集用于对Jean-Baptiste/camembert-ner进行嵌套命名实体识别任务的定性分析，采用独立NER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：M2和M3
- 数据集类型：噪声（Pero OCR）
- 分词器：Jean-Baptiste/camembert-ner
- 标记格式：IO
- 数据集大小：
- 训练集：6084
- 验证集：676
- 测试集：1685
- 相关微调模型：
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 | 人或公司的职业活动 |
| TITREH | 2 | 军事或民事区分 |
| DESC | 1 | 条目全描述 |
| 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 |
数据集使用方法
python from datasets import load_dataset
train_dev_test = load_dataset("nlpso/m2m3_qualitative_analysis_ocr_cmbert_io")
