Ner任务数据集中的segment指什么
时间: 2023-09-18 10:08:18 浏览: 47
在 NER 任务数据集中,segment 是指将原始文本划分为若干个短的文本片段(segments),每个片段通常包含一个或多个标注实体。这种划分方式是为了方便模型训练和推理时的处理,避免模型一次性处理过长的文本序列而导致效率低下和内存消耗大的问题。通常,每个片段的长度在 128 到 512 个 token 之间,具体长度可以根据任务和模型来调整。在训练和推理时,需要对每个片段进行单独的处理和预测,最终将它们组合起来得到完整的文本序列的实体标注结果。
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你好!CCKS 2019 是中国中文信息处理会议的缩写,这个会议每年都会举办,其中包含了很多与中文信息处理相关的研究论文和任务。在 CCKS 2019 中,也有一个命名实体识别(NER)任务,即通过机器学习算法从给定的文本中识别和分类命名实体。这个任务的数据集是指用于训练和评估模型性能的数据集。你想了解关于 CCKS 2019 NER 数据集的具体信息吗?
英文文本在NER任务中怎么编注?
在命名实体识别(NER)任务中,通常使用BIO(Beginning, Inside, Outside)或BILOU(Beginning, Inside, Last, Outside, Unit)方法来编注英文文本。
BIO方法将每个单词标记为B、I或O,表示单词是否属于一个命名实体。B表示一个实体的开头,I表示实体的中间部分,O表示单词不属于任何实体。
举个例子,假设我们有以下英文句子:
"The United States of America is a country located in North America."
那么使用BIO方法对其进行编注后,可以得到如下结果:
```
The O
United B-LOCATION
States I-LOCATION
of O
America B-LOCATION
is O
a O
country O
located O
in O
North B-LOCATION
America I-LOCATION
. O
```
使用BILOU方法也是类似的,只不过将单词标记为B、I、L、U或O。L表示实体的结尾,U表示只有一个单词的实体。
无论使用哪种方法,编注的目的都是为了训练模型能够自动识别文本中的命名实体。