学术文本命名实体识别预测数据集AcademicTextNamedEntityRecognitionPredictionDataset-vanle73

数据来源：互联网公开数据

标签：命名实体识别, 文本标注, 机器学习, 自然语言处理, 文本分类, 预测结果, 评估分析, 学术研究

数据概述：该数据集包含学术研究文本的命名实体识别预测结果，记录了模型对文本中实体（如研究项目、机构、疾病等）的识别与标注结果。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态预测结果数据集使用。地理范围：数据未明确标注地理范围，但数据内容涉及多个学术研究领域，可能涵盖全球范围内的研究项目和机构。数据维度：数据集主要包括以下字段：example_id（唯一标识符），prediction（模型预测的实体标注），label（人工标注的真实实体标签），doc_id（文档标识符）。数据格式：CSV格式，文件名为prediction_text.csv，包含模型的预测结果和对应的真实标签。此外，还包括eval_ans.txt和eval_results.txt等评估文件，以及pytorch_model.bin文件，用于模型相关的数据。来源信息：数据来源于学术研究项目，用于模型训练、验证和评估。

数据用途概述：该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：研究与分析：适用于自然语言处理、文本挖掘、信息抽取等领域的学术研究，如命名实体识别模型的评估、不同模型的比较研究。行业应用：可以为学术文献检索、知识图谱构建、智能文献推荐等应用提供数据支持。决策支持：支持科研机构和学术出版商对研究趋势的分析和评估，帮助优化文献管理和知识发现策略。教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训素材，用于学生理解和实践命名实体识别任务。此数据集特别适合用于评估和分析命名实体识别模型的性能，探索不同模型在学术文本上的表现，并为相关领域的研究提供数据支持。