自然语言处理命名实体识别课程数据集

自然语言处理中的命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是文本挖掘的一个重要任务，它涉及识别文本中特定类型的实体，如人名、地名、组织机构名等。课程数据集中通常包含预标注过的文本样本，用于训练和评估模型的能力。常见的NER数据集有：

1. CoNLL-2003：这是最早和最广泛使用的英文命名实体识别基准之一，包含了Reuters新闻文本和Web文本数据。

2. OntoNotes：由斯坦福大学发布，是一个大规模多语言数据集，涵盖了多种语言和领域，用于跨语言的命名实体识别研究。

3. ACE (Automatic Content Extraction) 数据集：主要用于多模态和跨文档事件抽取，包括命名实体识别。

4. Chinese Gigaword：针对中文的命名实体识别，是中国科研人员常用的数据集，包含了大量中文新闻数据。

5. JNLPBA (Journal Name Language Processing Benchmark for Anaphora Resolution): 专注于医学领域，专门用于识别医学期刊名称。

学习这个课程的学生可能会使用如SpaCy、NLTK、Stanford NER工具包，或者通过深度学习框架如BERT、RoBERTa等进行模型训练，并通过精确率、召回率、F1分数等指标来评估模型性能。