persian_ner

참고자료:

• 암호
• 포옹하는 얼굴

접기1

TFDS에 이 데이터세트를 로드하려면 다음 명령어를 사용하세요.

ds = tfds.load('huggingface:persian_ner/fold1')

• 설명 :

The dataset includes 250,015 tokens and 7,682 Persian sentences in total. It is available in 3 folds to be used in turn as training and test sets. The NER tags are in IOB format.

• 라이센스 : Creative Commons Attribution 4.0 국제 라이센스
• 버전 : 1.1.0
• 분할 :

• 특징 :

{
    "tokens": {
        "feature": {
            "dtype": "string",
            "id": null,
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        },
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        "feature": {
            "num_classes": 13,
            "names": [
                "O",
                "I-event",
                "I-fac",
                "I-loc",
                "I-org",
                "I-pers",
                "I-pro",
                "B-event",
                "B-fac",
                "B-loc",
                "B-org",
                "B-pers",
                "B-pro"
            ],
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        "id": null,
        "_type": "Sequence"
    }
}

폴드2

TFDS에 이 데이터세트를 로드하려면 다음 명령어를 사용하세요.

ds = tfds.load('huggingface:persian_ner/fold2')

• 설명 :

The dataset includes 250,015 tokens and 7,682 Persian sentences in total. It is available in 3 folds to be used in turn as training and test sets. The NER tags are in IOB format.

• 라이센스 : Creative Commons Attribution 4.0 국제 라이센스
• 버전 : 1.1.0
• 분할 :

• 특징 :

{
    "tokens": {
        "feature": {
            "dtype": "string",
            "id": null,
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        },
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            "num_classes": 13,
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                "O",
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                "I-fac",
                "I-loc",
                "I-org",
                "I-pers",
                "I-pro",
                "B-event",
                "B-fac",
                "B-loc",
                "B-org",
                "B-pers",
                "B-pro"
            ],
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        "id": null,
        "_type": "Sequence"
    }
}

접기3

TFDS에 이 데이터세트를 로드하려면 다음 명령어를 사용하세요.

ds = tfds.load('huggingface:persian_ner/fold3')

• 설명 :

The dataset includes 250,015 tokens and 7,682 Persian sentences in total. It is available in 3 folds to be used in turn as training and test sets. The NER tags are in IOB format.

• 라이센스 : Creative Commons Attribution 4.0 국제 라이센스
• 버전 : 1.1.0
• 분할 :

• 특징 :

{
    "tokens": {
        "feature": {
            "dtype": "string",
            "id": null,
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            "num_classes": 13,
            "names": [
                "O",
                "I-event",
                "I-fac",
                "I-loc",
                "I-org",
                "I-pers",
                "I-pro",
                "B-event",
                "B-fac",
                "B-loc",
                "B-org",
                "B-pers",
                "B-pro"
            ],
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}