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CoNLL 2004 数据集

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • CONLL-2012数据集RAR文件
    优质
    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 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。
     
  • 省级面板数据集（2004-2023年）.xlsx
    优质
    本数据集包含自2004年至2023年中国各省份年度经济、社会及发展相关指标，为研究区域经济发展提供详实的数据支持。 包含指标及样例数据详见文章。
     
  • 谷歌与Alphabet股票数据集（2004-2024）
    优质
    这段数据集收录了从2004年至2024年间谷歌及其母公司Alphabet的全面股票信息，涵盖股价、成交量等关键指标。 Alphabet股份有限公司是前谷歌有限责任公司的美国上市控股公司，该公司继续作为子公司存在。总部位于硅谷的山景城。 截至2024年12月，Alphabet（谷歌）的市值为2.401万亿美元。根据我们的数据，这使得Alphabet（谷歌）成为全球市值第五高的公司。市值通常称为总市场价值，是上市公司已发行股票的总值，用于衡量公司的规模和价值。 包含的数据包括： - 开盘价 - 当天最高价格 - 当天最低价格 - 收盘价：市场收盘时的价格 - 调整后的收盘价：所有适用分割和股息分配调整后 根据证券价格研究中心（CRSP）的标准，使用适当的分割和股息乘数对数据进行调整。 成交量指的是当天交易的股票数量。
     
  • 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-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。
     
  • 利用Google BERT进行命名实体识别（以CoNLL-2003数据集为例）- Python实现
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    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）
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    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