数据集:

tner/fin

语言:

en

计算机处理:

monolingual

大小:

1K<n<10K

许可:

mit
英文

"tner/fin" 数据集卡片

数据集摘要

FIN NER 数据集格式化为 TNER 项目的一部分。FIN 数据集包含训练集 (FIN5) 和测试集 (FIN3),因此我们从训练集中随机抽取一半的测试实例来创建验证集。

  • 实体类型: 组织机构 (ORG) , 地点 (LOC) , 个人 (PER) , 其他 (MISC)

数据集结构

数据实例

训练集的一个示例如下所示。

{
    "tags": [0, 0, 0, 0, 0, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    "tokens": ["1", ".", "1", ".", "4", "Borrower", "engages", "in", "criminal", "conduct", "or", "is", "involved", "in", "criminal", "activities", ";"]
}

标签 ID

标签到 ID 的映射词典可以在 here 找到。

{
  "O": 0,
  "B-PER": 1,
  "B-LOC": 2,
  "B-ORG": 3,
  "B-MISC": 4,
  "I-PER": 5,
  "I-LOC": 6,
  "I-ORG": 7,
  "I-MISC": 8
}

数据拆分

name train validation test
fin 1014 303 150

引用信息

@inproceedings{salinas-alvarado-etal-2015-domain,
    title = "Domain Adaption of Named Entity Recognition to Support Credit Risk Assessment",
    author = "Salinas Alvarado, Julio Cesar  and
      Verspoor, Karin  and
      Baldwin, Timothy",
    booktitle = "Proceedings of the Australasian Language Technology Association Workshop 2015",
    month = dec,
    year = "2015",
    address = "Parramatta, Australia",
    url = "https://aclanthology.org/U15-1010",
    pages = "84--90",
}