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命名实体识别在CoNLL数据集中的应用，包含附件资源。

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简介：
该资源提供命名实体识别的CoNLL数据集，作为附件形式提供。它包含用于训练和评估命名实体识别模型的关键数据，旨在支持相关研究和开发工作。

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  • 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。
     
  • 命名实体识别实践（BERT）-附件资源
    优质
    本资源提供了关于利用BERT模型进行命名实体识别的实际应用案例和代码示例，旨在帮助用户深入理解并有效运用BERT技术解决NER问题。 命名实体识别实战（BERT）-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。
     
  • 命名实体识别实践（BERT）-附带资源
    优质
    本资料深入探讨了基于BERT模型的命名实体识别技术的应用与优化，并提供了丰富的学习和实践资源。 命名实体识别实战（BERT）-附件资源
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 命名实体识别的数据集.rar
    优质
    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
     
  • 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）。
     
  • 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。
     
  • Python NLTK进行命名实体识别（如人名）- 附带资源
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    本篇文章详细介绍如何使用Python的NLTK库来进行文本中的命名实体识别，特别关注于识别人名，并提供相关学习资源链接。 Python NLTK可以用于识别字符串中的人名等实体，进行命名实体识别。