nlpso/m2m3_fine_tuning_ref_ptrn_cmbert_io
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资源简介：
该数据集用于微调预训练的Camembert模型，以进行嵌套NER任务。它包含19世纪巴黎的贸易目录条目。数据集采用M2和M3方法，类型为ground-truth，使用IO标记格式。数据集分为训练集（6084条）、开发集（676条）和测试集（1685条）。相关的微调模型包括M2和M3。实体类型包括人物或公司名称（PER）、职业活动（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）。
该数据集用于微调预训练的Camembert模型，以进行嵌套NER任务。它包含19世纪巴黎的贸易目录条目。数据集采用M2和M3方法，类型为ground-truth，使用IO标记格式。数据集分为训练集（6084条）、开发集（676条）和测试集（1685条）。相关的微调模型包括M2和M3。实体类型包括人物或公司名称（PER）、职业活动（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
数据集概述
数据集名称
m2m3_fine_tuning_ref_ptrn_cmbert_io
数据集描述
该数据集用于对HueyNemud/das22-10-camembert_pretrained进行微调，以支持嵌套命名实体识别任务，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：ground-truth
- 分词器：HueyNemud/das22-10-camembert_pretrained
- 标记格式：IO
- 数据集大小：
- 训练集：6084
- 验证集：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 | 人或公司的职业活动 |
| TITREH | 2 | 军事或民事区别 |
| DESC | 1 | 条目全描述 |
| TITREP | 2 | 职业奖励 |
| SPAT | 1 | 地址 |
| LOC | 2 | 街道名 |
| CARDINAL | 2 | 街道号码 |
| FT | 2 | 地理特征 |
如何使用此数据集
python from datasets import load_dataset
train_dev_test = load_dataset("nlpso/m2m3_fine_tuning_ref_ptrn_cmbert_io")
