lucasorrentino/ContractNER

ContractNER数据集是一个命名实体识别（NER）数据集，构建于源自美国证券交易委员会（SEC）EDGAR备案的真实法律合同。该数据集旨在训练和评估模型，用于从合同文本中提取细粒度实体。它包括18种实体类型，涵盖文档元数据、参与方与角色、联系信息、财务价值以及法律与监管内容，适用于法律合同信息抽取任务。数据集包含3,240个标注的合同片段，分为训练集和测试集，用于微调模型如lucasorrentino/Contractner，在测试集上达到72.5%的微平均F1分数。Named entity recognition dataset built from real legal contracts sourced from SEC EDGAR filings. Designed to train and evaluate models for fine-grained entity extraction from contract text.