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RAR格式的生物信息学命名实体识别语料集。

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简介：
该技术领域中的生物命名实体识别（BIO NER）是一个重要的研究方向。它涉及对文本中生物相关的实体进行识别和标注，例如基因、蛋白质、疾病等。语料集在BIO NER的研究和应用中扮演着至关重要的角色，能够提供用于训练和评估模型的数据基础。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 命名实体识别的数据集.rar
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    本资源包含一个用于训练和测试命名实体识别模型的数据集，适用于自然语言处理任务，帮助提高对人名、地名及组织机构等实体的识别精度。 该数据集用于训练命名实体识别模型的数据集，包含六种标签：人名、地名、时间、组织机构名、公司名及产品名，并遵循BIO编码规则。此数据集中包括三个文件——训练集、测试集与验证集。以下为样例内容： 以 O 及 O 康 B-COMPANY_NAME 宽 I-COMPANY_NAME 为代表 的 国 外 专 利 产 品 低 毒 杀 虫 剂 吡 B-PRODUCT_NAME 虫 I-PRODUCT_NAME 茚 I-PRODUCT_NAME 和 O 生 物 农 药 阿 B-PRODUCT_NAME 维 I-PRODU
     
  • 中文命名实体识别数据集-5万余条标注信息-.rar
    优质
    本资源为中文命名实体识别的数据集，包含超过5万条详细标注的信息，适用于自然语言处理领域的研究与开发。 自然语言处理数据集包含5万多条中文命名实体识别的标注数据。
     
  • 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）。
     
  • NLP中文命名实体识别实例.rar
    优质
    本资源为一个实用的NLP项目案例，专注于使用机器学习技术进行中文文本中的命名实体识别。包含详细代码和注释，适合自然语言处理领域的初学者研究与实践。 经典论文《A Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition》的实验实现包括了详细的文献综述、所使用的训练和测试数据集以及模型的具体细节。该研究深入探讨了深度学习技术在命名实体识别任务中的应用，为相关领域的研究人员提供了宝贵的参考信息。
     
  • 命名实体识别训练数据集.7z
    优质
    命名实体识别训练数据集.7z包含用于训练和测试命名实体识别系统的标注文本数据。这些数据有助于提高对人名、地名等实体的自动识别精度。 NER（命名实体识别）涉及数据集的读取与解析工具，并提供详细的数据解释文档以及数据下载链接。
     
  • 中文NER命名实体识别数据集
    优质
    中文NER（Named Entity Recognition）数据集是一套专门用于识别中文文本中人名、地名和组织机构等命名实体的语料库，旨在促进自然语言处理技术的发展。 中文命名实体识别数据集非常实用。它涵盖了组织、机构和个人三个方面的实体。
     
  • 中文Weibo命名实体识别数据集
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    本数据集为中文微博文本设计，旨在进行命名实体识别研究，涵盖人名、地名与组织名等类别，促进自然语言处理技术的发展。 自然语言处理的子任务命名实体识别在中文数据集方面非常全面。
     
  • 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。