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CONLL 2000, CONLL 2002, CONLL 2003, CONLL 2007, CONLL 2012

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简介:
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。

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客服
客服
  • CONLL 2000, CONLL 2002, CONLL 2003, CONLL 2007, CONLL 2012
    优质
    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。
  • CoNLL-2003 English Training Data
    优质
    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-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。
  • CoNLL 2004 数据集
    优质
    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。
  • CONLL-2012数据集RAR文件
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    简介:CONLL-2012数据集RAR文件包含了该年度挑战赛中使用的语料库和评估工具,主要用于命名实体识别和语义角色标注的研究与开发。 CONLL 2012 共享任务的数据集包含六个文件:conll-2012-development.v4.tar.gz、conll-2012-scripts.v3.tar.gz、conll-2012-test-key.tar.gz、conll-2012-test-official.v9.tar.gz、conll-2012-test-supplementary.v9.tar.gz和conll-2012-train.v4.tar.gz。这些文件可以在相关网站上找到,具体网址为https://cemantix.org/conll/2012/data.html。
  • CONLL数据集的命名实体识别-附件资源
    优质
    本资源提供CONLL数据集相关的命名实体识别材料,包括训练文本、测试集及标签规范等,适用于自然语言处理研究与实践。 命名实体识别conll数据集提供了相关的附件资源。
  • 利用Google BERT进行命名实体识别(以CoNLL-2003数据集为例)- Python实现
    优质
    本项目采用Python和Google BERT模型,在CoNLL-2003数据集上实施命名实体识别,展示BERT在自然语言处理任务中的强大性能。 为了在CoNLL-2003数据集上获得更好的命名实体识别性能,可以尝试使用fennlp工具包中的BERT-NER版本2。这个新版本基于Google的BERT模型,并且对原始版本进行了一些改进,包括优化的数据预处理和图层设计等技巧,使快速实现微调模型变得更为便捷。相较于旧版(详情参见old_version),新版去除了部分硬编码内容并添加了必要的注释以提高代码可读性。
  • 基于BERT的NER:利用Google BERT模型进行命名实体识别(以CoNLL-2003数据集为例)
    优质
    本研究采用Google BERT模型开展命名实体识别任务,通过分析CoNLL-2003数据集,展示了预训练语言模型在自然语言处理中的强大效果。 为了获得更好的性能,您可以尝试使用NLPGNN。BERT-NER版本2 使用Google的BERT进行命名实体识别(基于CoNLL-2003数据集)。原始版本包含一些硬编码,并且缺少相应的注释,因此不方便理解。在此更新版本中,有一些新的想法和技巧(关于数据预处理和层设计)可以帮助您快速实现微调模型(只需尝试修改crf_layer或softmax_layer即可)。资料夹说明:BERT-NER|____ bert
  • Conll-2003 数据集说明:第一列是单词,第二列是词性,第三列是语法,第四列是实体标签;在 NER 任务中仅关注第一列和第四列。
    优质
    本资料介绍Conll-2003数据集格式,包括四列信息:单词、词性、语法与实体标签,并强调命名实体识别(NER)任务主要依赖于单词和实体标签两列。 Conll-2003 数据集包括四列内容:第一列是单词,第二列是词性标记,第三列是语法结构,第四列是实体标签。在命名实体识别(NER)任务中,我们只关注第一列和第四列的数据。
  • 中国各省份投入产出表(200220072012年).zip
    优质
    本资源为中国各省份在2002年、2007年和2012年的详细投入产出表,涵盖全国主要经济活动数据,有助于深入分析区域经济发展与产业关联。 根据公开数据整理形成了历年各省的投入产出表(2002年、2007年、2012年)。投入产出表又称部门联系平衡表,它反映了一定时期内各部门间的相互关系及比例协调情况。 该表格包含四个象限: - 第Ⅰ象限展示了各行业之间的生产技术关联性。 - 第Ⅱ象限则显示了各个行业的最终产品使用状况。 - 第Ⅲ象限反映了国民收入的初次分配过程。 - 而第Ⅳ象限体现了国民收入再分配的情况,但由于该部分说明的过程不完整,在某些情况下可以省略。