conll2002

• Описание :

Общая задача CoNLL-2002 касается распознавания именованных объектов, не зависящих от языка. Типы именованных сущностей включают в себя: лица, местоположения, организации и названия различных сущностей, не принадлежащих к предыдущим трем группам. Участникам общего задания предлагались обучающие и тестовые данные как минимум для двух языков. В этой общей задаче могли использоваться источники информации, отличные от обучающих данных.

• Домашняя страница : https://aclanthology.org/W02-2024/

• Исходный код : tfds.text.conll2002.Conll2002

• Версии :

  • 1.0.0 (по умолчанию): Первоначальный выпуск.

• Автоматическое кэширование ( документация ): Да

• Ключи под наблюдением (см . документ as_supervised ): None

• Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.

• Цитата :

@inproceedings{tjong-kim-sang-2002-introduction,
    title = "Introduction to the {C}o{NLL}-2002 Shared Task: Language-Independent Named Entity Recognition",
    author = "Tjong Kim Sang, Erik F.",
    booktitle = "{COLING}-02: The 6th Conference on Natural Language Learning 2002 ({C}o{NLL}-2002)",
    year = "2002",
    url = "https://aclanthology.org/W02-2024",
}

conll2002/es (конфигурация по умолчанию)

• Размер загрузки : 3.95 MiB

• Размер набора данных : 3.52 MiB .

• Сплиты :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'ner': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=9)),
    'pos': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=60)),
    'tokens': Sequence(Text(shape=(), dtype=string)),
})

• Документация по функциям :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

conll2002/nl

• Размер загрузки : 3.47 MiB

• Размер набора данных : 3.55 MiB .

• Сплиты :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'ner': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=9)),
    'pos': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=12)),
    'tokens': Sequence(Text(shape=(), dtype=string)),
})

• Документация по функциям :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):