1MUC Data Sets
https://www-nlpir.nist.gov/related_projects/muc/
2CoNLL-2002
https://www.clips.uantwerpen.be/conll2002/ner/
3CoNLL-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)創建的,重點關注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/
42010 I2B2
2010 I2B2 NER任務考慮了臨床數據,重點關注臨床問題、測試和治療實體類型
https://www.i2b2.org/NLP/Relations/
5DDIExtraction2013(Drug NER)
重點關注藥品、品牌、集團和藥品n(未批準或新藥)實體類型
https://www.cs.york.ac.uk/semeval-2013/task9/index.html
6CHEMPROT(Similar to 5)
相比5更側重于化學和藥物實體,例如縮寫、配方、家族、標識符等
https://biocreative.bioinformatics.udel.edu/
7 microbiology NER datasets
從PubMed和生物學網站收集,并且主要關注細菌、棲息地和地理位置實體
http://2016.bionlp-st.org/tasks/bb2 (需要FQ訪問)
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原文標題:一些NER的英文數據集
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