Advertisement

Ontonotes Release 5.0 数据集的获取和处理方法

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：PDF

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Ontonotes Release 5.0 数据集的获取和处理方法
    优质
    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-5.0-NER-BIO：基于OntoNotes 5.0版本的BIO格式命名实体识别数据集
    优质
    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-formatted-OntoNotes-5.0：OntoNotes 5.0 的 CoNLL 格式版本
    优质
    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数据集
    优质
    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/ ```
     
  • 在Android Studio中获取和处理网络JSON数据的方法
    优质
    本教程详细介绍如何使用Android Studio从网络获取JSON数据并进行解析与处理，适用于希望提升移动应用开发技能的学习者。 本段落实例展示了Android九宫格图片展示的具体代码，供参考。 1. 需要的网络JSON数据 2. 数据实现类 ```java package chenglong.activitytest.pengintohospital.entity; import org.json.JSONException; import org.json.JSONObject; /** * 科室 */ public class BasSection { public Integer id; //科室id } ``` 注意：原文中没有具体提及联系方式等信息，因此重写时未做相应修改。
     
  • C语言中CGI处理POST和GET请求的数据获取方法
    优质
    本文介绍了在C语言环境中，如何通过CGI（通用网关接口）来接收并解析HTTP协议中的POST和GET请求数据的方法。 这段CGI代码可以获取GET和POST两种请求传递给服务器的数据。
     
  • Python中读取和处理NetCDF数据的方法
    优质
    本篇文章主要介绍如何在Python中高效地读取、处理以及分析NetCDF格式的数据文件，适用于气象学、海洋学等领域的科研工作者。 netCDF是气候数据中的主流格式，在处理大范围全球数万个格网点的数据时，使用Python脚本可以较快地读取与处理。 ```python import netCDF4 from netCDF4 import Dataset import numpy as np import datetime # 计算日期数 d1 = datetime.date(1900, 1, 1) d3 = d1 + datetime.timedelta(days=100) print(d3) # 查看nc数据基本信息 nc_obj = Dataset(precip.nc) print(nc_obj) ```
     
  • Python中读取和处理NetCDF数据的方法
    优质
    本文介绍了在Python中如何高效地读取、处理及分析NetCDF格式的数据文件，包括常用库的应用与示例代码。 今天为大家介绍一种使用Python读取和处理NetCDF数据的方法，具有很好的参考价值，希望能对大家有所帮助。让我们一起跟随文章内容深入了解吧。
     
  • 机器学习入门（1）：数据预处理及数据集和源码的获取
    优质
    本教程为《机器学习入门》系列的第一部分，主要介绍如何进行数据预处理以及如何获取数据集和相关源代码。适合初学者了解基础步骤与工具使用。 机器学习（1）-数据预处理：本篇博客使用的数据集与源码可以在相关平台上下载。
     
  • Pyspark中获取和处理RDD数据的代码示例
    优质
    本文章提供了一系列在PySpark环境下操作Resilient Distributed Datasets (RDD)的数据获取与处理方法及具体代码实例。 弹性分布式数据集（RDD）是一组不可变的JVM对象的分布集合，可以用于执行高速运算，并且它是Apache Spark的核心组成部分。在pyspark中获取和处理RDD数据集的方法如下：首先需要导入库并进行环境配置（本测试是在Linux系统的PyCharm上完成的）。具体代码为： ```python import os from pyspark import SparkContext, SparkConf from pyspark.sql.session import SparkSession os.environ[PYSPARK_PYTHON] = /usr/bin/python3 conf = SparkConf().setAppName(your_app_name) ``` 请注意，你需要根据实际情况设置`appName`。