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深度學(xué)習(xí)自然語言處理 ? 來源:深度學(xué)習(xí)自然語言處理 ? 作者:深度學(xué)習(xí)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(diǎn)關(guān)注4個(gè)實(shí)體:PER(人員),LOC(位置),ORG(組織)和MISC(其他,包括所有其他類型的實(shí)體) https://www.clips.uantwerpen.be/conll2003/ner/


42010 I2B2
2010 I2B2 NER任務(wù)考慮了臨床數(shù)據(jù),重點(diǎn)關(guān)注臨床問題、測(cè)試和治療實(shí)體類型
https://www.i2b2.org/NLP/Relations/

5DDIExtraction2013(Drug NER)
重點(diǎn)關(guān)注藥品、品牌、集團(tuán)和藥品n(未批準(zhǔn)或新藥)實(shí)體類型
https://www.cs.york.ac.uk/semeval-2013/task9/index.html

6CHEMPROT(Similar to 5)
相比5更側(cè)重于化學(xué)和藥物實(shí)體,例如縮寫、配方、家族、標(biāo)識(shí)符等
https://biocreative.bioinformatics.udel.edu/

7 microbiology NER datasets
從PubMed和生物學(xué)網(wǎng)站收集,并且主要關(guān)注細(xì)菌、棲息地和地理位置實(shí)體
http://2016.bionlp-st.org/tasks/bb2 (需要FQ訪問)

責(zé)任編輯:xj

原文標(biāo)題:一些NER的英文數(shù)據(jù)集

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