cross_ner_literature

### cross_ner_ai 细粒度命名实体识别

数据分为10个标签类别，分别为:
地址（address），
书名（book），
公司（company），
游戏（game），
政府（goverment），
电影（movie），
姓名（name），
组织机构（organization），
职位（position），
景点（scene）

数据详细介绍、基线模型和效果测评，见 https://github.com/CLUEbenchmark/CLUENER

技术讨论或问题，请项目中提issue或PR，或发送电子邮件到 [e-mail]

* 测试集上SOTA效果见榜单：www.CLUEbenchmark.com

### Clone with HTTP
```bash
git clone https://www.modelscope.cn/datasets/yingxi/cross_ner_literature.git
```

### cross_ner_ai 细粒度命名实体识别

该数据集涵盖10类标注标签，具体如下：
地址（address），
书名（book），
公司（company），
游戏（game），
政府（government），
电影（movie），
姓名（name），
组织机构（organization），
职位（position），
景点（scene）

该数据集的详细说明、基线模型与效果评测内容，请访问：https://github.com/CLUEbenchmark/CLUENER

若有技术讨论或问题反馈，可在项目仓库提交Issue或PR，或发送邮件至[e-mail]

* 测试集上的SOTA效果可查阅榜单：www.CLUEbenchmark.com

### 使用HTTP协议克隆
bash
git clone https://www.modelscope.cn/datasets/yingxi/cross_ner_literature.git