?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(zhǔn)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(xué)和藥物實體，例如縮寫、配方、家族、標(biāo)識符等

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體

http://2016.bionlp-st.org/tasks/bb2????

(需要FQ訪問)

往期精彩回顧適合初學(xué)者入門人工智能的路線及資料下載機器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)筆記等資料打印機器學(xué)習(xí)在線手冊深度學(xué)習(xí)筆記專輯《統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法》的代碼復(fù)現(xiàn)專輯 AI基礎(chǔ)下載機器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)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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