命名实体识别数据集划分训练集验证集测试集合

命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）数据集的划分通常采用以下比例：

- 训练集（Training Set）：70%~80%
- 验证集（Validation Set）：10%~15%
- 测试集（Test Set）：10%~15%

训练集用于模型的训练，验证集用于模型的调参和选择，测试集用于模型最终的评估和比较。采用这样的划分方法可以有效地避免模型的过拟合和欠拟合问题，同时也可以保证模型的泛化能力和可靠性。