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      一些NER的英文數(shù)據(jù)集推薦

      深度學習自然語言處理 ? 來源：深度學習自然語言處理 ? 作者：深度學習自然語言 ? 2020-12-26 09:11 ? 次閱讀
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      1MUC Data Sets

      https://www-nlpir.nist.gov/related_projects/muc/

      2CoNLL-2002
      https://www.clips.uantwerpen.be/conll2002/ner/

      3CoNLL-2003
      CoNLL 2003是由新聞通訊社的文章以四種不同的語言(西班牙語、荷蘭語、英語和德語)創(chuàng)建的，重點關注4個實體:PER(人員)，LOC(位置)，ORG(組織)和MISC(其他，包括所有其他類型的實體) https://www.clips.uantwerpen.be/conll2003/ner/


      42010 I2B2
      2010 I2B2 NER任務考慮了臨床數(shù)據(jù)，重點關注臨床問題、測試和治療實體類型
      https://www.i2b2.org/NLP/Relations/

      5DDIExtraction2013（Drug NER)
      重點關注藥品、品牌、集團和藥品n（未批準或新藥）實體類型
      https://www.cs.york.ac.uk/semeval-2013/task9/index.html

      6CHEMPROT（Similar to 5）
      相比5更側重于化學和藥物實體，例如縮寫、配方、家族、標識符等
      https://biocreative.bioinformatics.udel.edu/

      7 microbiology NER datasets
      從PubMed和生物學網(wǎng)站收集，并且主要關注細菌、棲息地和地理位置實體
      http://2016.bionlp-st.org/tasks/bb2 (需要FQ訪問)

      責任編輯：xj

      原文標題：一些NER的英文數(shù)據(jù)集

      文章出處：【微信公眾號：深度學習自然語言處理】歡迎添加關注！文章轉載請注明出處。

      聲明：本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人，不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用，如有內容侵權或者其他違規(guī)問題，請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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      原文標題：一些NER的英文數(shù)據(jù)集

      文章出處：【微信號：zenRRan，微信公眾號：深度學習自然語言處理】歡迎添加關注！文章轉載請注明出處。

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