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MSRA命名实体语料的BIO方案文件。

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简介：
在2006年，微软亚洲研究院（Microsoft Research Asia, MSRA）正式推出了一个BIO格式标注的语料库，其中包含了总计46365条数据记录。

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  • MSRA 命名实体语料库 BIO 架构.zip
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    本资料包包含微软亚洲研究院开发的命名实体识别语料库，采用BIO标注体系，适用于中文自然语言处理任务中的实体抽取研究。 2006年，微软亚洲研究院（Microsoft Research Asia, MSRA）发布了BIO格式的标注语料，总共有46365条记录。
     
  • SIGHAN 2006 MSRA命名实体数据（BIO格式）
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    本数据集为微软亚洲研究院(MSRA)于2006年发布的中文命名实体识别资源，采用BIO标注体系，涵盖人名、地名、组织机构等类别。 2006年SIGHAN命名实体识别任务的语料由MSRA提供，并已转换为BIO格式，可以直接用于NER训练。
     
  • BIO命名实体识别(NER)语料库.rar
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    本资源为BIO标记体系的命名实体识别（NER）语料库压缩包，适用于训练和评估自然语言处理中的实体抽取模型。 BIO NER 命名实体识别语料集。
     
  • MSRA-NER中文命名实体辨识
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    MSRA-NER是微软亚洲研究院开发的一种先进的中文文本处理工具，专注于识别和分类文本中的名称实体，如人名、地名等，以支持信息抽取与问答系统。 MSRA-NER 数据集由微软亚洲研究院发布，其目标是识别文本中具有特定意义的实体，包括人名、地名和机构名。
     
  • MSRA（NER）命名实体识别数据集
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    MSRA NER是微软亚洲研究院开发的一个汉语命名实体识别数据集，包含大量标注的人名、地名和组织机构名称，广泛应用于自然语言处理研究。 我们收藏的二十余册出版物来自晋察冀抗日根据地（1937年—1945年）。
     
  • 中文命名实体识别数据集（MSRA+人民日报+Boson）
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    本数据集整合了MSRA、人民日报及Boson三个来源的中文文本，涵盖大量人名、地名、组织名等实体标签，适用于训练高质量的中文命名实体识别模型。 适合作为命名实体识别的补充语料包括微软亚洲研究院MSRA：46365条语料、人民日报：23061条语料以及Boson: 2000条语料，这些数据都已经标注过，非常实用，适合新手作为模型练习使用。
     
  • 命名实体识别标注语料
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    该命名实体识别标注语料包含丰富的文本数据，已经人工标注了各类命名实体如人名、地名和组织机构名等信息，适用于训练与评估相关模型。 已经标记好标签的中文命名实体识别语料库采用BIM标志形式。包括人名、地点、时间及机构名称。
     
  • OntoNotes-5.0-NER-BIO：基于OntoNotes 5.0版本的BIO格式命名实体识别数据集
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    本数据集采用OntoNotes 5.0资源，提供大规模、高质量的BIO标注文本，涵盖人名、地名、组织机构等各类实体，适用于训练和评估命名实体识别模型。 OntoNotes-5.0-NER-BIO 是基于CoNLL-2003格式，并应用了OntoNotes 5.0版本的命名实体识别（NER）BIO标记方案。此格式化版本依据相关说明和在此存储库中开发的新脚本构建而成。简言之，Yuchen Zhang 和 Zhi Zhong 在 CoNLL 2013 年提出了针对 OntoNotes 5.0 数据集的训练-验证数据划分，并提供了将其转换为CoNLL 2012格式的脚本。然而，这些结果并未采用BIO标记方案，因此无法直接用于许多序列标注架构中（如BLSTM-CRF）。此存储库通过简化预处理过程并生成BIO格式的数据，使得实验更为便捷。步骤一：获取官方数据。
     
  • Win10重命名文件夹失败的解决方案
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    当您在Windows 10系统中遇到无法重命名文件夹的问题时，本指南将提供一系列有效的解决策略和步骤。 在Windows 10系统下遇到无法命名文件夹的问题时，可以尝试以下方法解决：检查是否使用了不被支持的字符（如？、*、/、<、>、|等），这些特殊符号是不允许出现在文件名中的；确保所使用的语言和区域设置正确无误；如果问题依旧存在，则可能需要通过命令提示符或PowerShell来重命名文件夹。此外，重启计算机也是一个简单的解决办法，有时可以清除临时错误并恢复正常操作功能。
     
  • 基于BERT+BiLSTM+CRF的中文命名实体识别方法
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    本研究提出了一种结合BERT、BiLSTM和CRF模型的中文命名实体识别方法，通过深度学习技术提升NER任务效果。 基于BERT+BiLSTM+CRF的中文命名实体识别（使用PyTorch实现）的基本环境如下：Python 3.8、PyTorch 1.7.1 + cu110 和 pytorch-crf 0.7.2。