?1???MUC Data Sets

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

?2???CoNLL-2002

https://www.clips.uantwerpen.be/conll2002/ner/

?3???CoNLL-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(guān)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/

?4???2010 I2B2

2010 I2B2 NER任務(wù)考慮了臨床數(shù)據(jù)，重點關(guān)注臨床問題、測試和治療實體類型

https://www.i2b2.org/NLP/Relations/

?5???DDIExtraction2013（Drug NER)

重點關(guān)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

?6???CHEMPROT（Similar to 5）

相比5更側(cè)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(guān)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)

往期精彩回顧適合初學者入門人工智能的路線及資料下載機器學習及深度學習筆記等資料打印機器學習在線手冊深度學習筆記專輯《統(tǒng)計學習方法》的代碼復現(xiàn)專輯 AI基礎(chǔ)下載機器學習的數(shù)學基礎(chǔ)專輯

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【NLP】推荐一些NER的英文数据集的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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