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CONLL-formatted-OntoNotes-5.0：OntoNotes 5.0 的 CoNLL 格式版本

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简介：
本数据集为OntoNotes 5.0项目的CoNLL格式版本，包含详细的语义标注信息，适用于命名实体识别、依存句法分析等自然语言处理任务。 conll-formatted-ontonotes-5.0 是 OntoNotes 5.0 版本的 CoNLL 格式版本。

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  • CONLL-formatted-OntoNotes-5.0：OntoNotes 5.0 的 CoNLL 格式版本
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    本数据集为OntoNotes 5.0项目的CoNLL格式版本，包含详细的语义标注信息，适用于命名实体识别、依存句法分析等自然语言处理任务。 conll-formatted-ontonotes-5.0 是 OntoNotes 5.0 版本的 CoNLL 格式版本。
     
  • 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。
     
  • CONLL 2000, CONLL 2002, CONLL 2003, CONLL 2007, CONLL 2012
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    简介：CONLL系列会议始于2000年，包括CONLL 2000至CONLL 2012，每年聚焦计算语言学领域内的多项挑战性任务，推动自然语言处理技术的发展。 我已将与Conll相关的数据集进行了整理，并上传供大家下载使用。同时，我也在博客里提供了这些数据集的详细说明。希望有兴趣的朋友能一起交流学习。
     
  • Ontonotes Release 5.0 数据集的获取和处理方法
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    本简介介绍如何获取及处理Ontonotes Release 5.0数据集，涵盖下载步骤、解压方法以及关键文件结构解析，帮助研究者高效利用该资源进行自然语言处理任务。 前段时间在进行语义角色标注（SRL）任务时需要用到OntoNotes-release-5.0的数据集，经过大约半个月的努力才最终处理好数据集，并且在这个过程中遇到了不少挑战。现在将这些经历记录下来，希望能对其他人有所帮助。 第一步是注册LDC账号并加入一个组织以获取所需的数据。 在寻找合适的数据源的过程中经常会遇到指向LDC的链接。这是一个提供多种数据集的重要机构，其中一些需要付费购买，但幸运的是我们需要的OntoNotes-release-5.0版本（编号为LDC2013T19）是免费提供的。 注册账号的过程相对简单，在右上角点击“register”进行注册即可。 在完成账户创建后，还需要加入一个组织。这个组织可以是你所在的大学、公司或其他任意实体。
     
  • OntoNotes数据集
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    OntoNotes数据集是由LDC（语言数据联盟）开发的一个大规模语料库，包含了丰富的多语言文本、语音及其注释信息，广泛应用于自然语言处理研究。 Ontonotes 5.0 数据预处理按照官方给定的方式进行训练集、验证集、测试集的分割。 数据处理步骤如下： 步骤0：将代码复制到本地。 步骤1：下载官方的OntoNote 5.0的数据，解压后文件夹结构应为： ``` ontonotes - onotenotes-release-5.0/ - conll-2012/ - collect_conll.py - README.md ``` 步骤2：运行脚本以恢复单词。在当前文件夹打开终端，创建py27环境，并执行初始数据处理。 ```shell conda create --name py27 python=2.7 source activate py27 ./conll-2012/v3/ ```
     
  • CoNLL-2003 English Training Data
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    CoNLL-2003英文训练数据集是用于命名实体识别任务的数据集合，包含新闻文本及其标注的实体信息，涵盖人名、组织名、地点和_MISC_类别。 CoNLL-2003数据集是早期用于测试命名实体识别的训练数据之一，其文本来源于报纸新闻。其中包含英文数据文件eng.train。
     
  • CoNLL 2004 数据集
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    CoNLL 2004数据集是用于命名实体识别任务的标准测试集合之一，涵盖英文新闻文本，包含人名、地名和组织机构名等信息。 在使用机器学习或统计模型（如HMM、MEMM、CRF）进行训练时所需的特定数据集，请详细阅读提供的README文件中的指导内容。请注意，该文件内包含多个压缩包，并且完整的train.txt或text.txt需要在Linux环境下通过命令行生成。
     
  • VirTest版本5.0
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    VirTest版本5.0是一款功能强大的虚拟测试软件，它提供了全面且灵活的环境设置和应用模拟能力，适用于软件开发、系统测试及性能评估等多个领域。 这款定位工具与众不同，非常出色，你可以试试看。
     
  • Mathematica 5.0版本
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    Mathematica 5.0是一款强大的数学计算软件，提供广泛的数学功能和符号计算能力，适用于科研、工程及教育领域。 Mathematica 是一款科学计算软件，它很好地结合了数值与符号计算引擎、图形系统、编程语言以及与其他应用程序的高级连接功能，在许多领域内处于世界领先地位。它是使用最广泛的数学软件之一，并且自1988年发布以来，已经对科技和其他领域的计算机应用产生了深远影响。Mathematica 与 MATLAB 和 Maple 并称为三大数学软件，标志着现代科技计算时代的开始。作为世界上最强大的通用计算系统之一，它在技术领域内具有重要的地位和影响力。
     
  • PowerPCB 版本 5.0
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    PowerPCB版本5.0是一款专为电子工程师设计的高级电路板设计软件，提供强大的布局、布线及信号完整性分析功能。 PowerPCB并不是很多公司使用，因此相关信息也不好找。虽然它不是很好用，但不会卡（因为它比较小）。