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Ontonotes 3.0 数据集介绍,编号LDC2009T24

ontonotes

OntoNotes 3.0 是一个大型的多语言、多来源、多层次的标注语料库,它涵盖了英文、中文、阿拉伯文等多种语言。OntoNotes 项目旨在通过提供一致的标注框架和跨语言资源,来促进自然语言处理(NLP)的研究。OntoNotes 3.0 是该项目的一个重要版本,提供了丰富的标注数据,用于支持各种 NLP 任务,如词性标注、命名实体识别、共指消解、句法分析、语义角色标注等。

以下是 OntoNotes 3.0 数据集的一些主要特点:

  1. 多语言支持:OntoNotes 3.0 提供了多种语言的标注数据,包括英文、中文、阿拉伯文等。这使得研究人员可以开发跨语言的自然语言处理模型,并在多种语言上进行测试。

  2. 多层次标注:OntoNotes 3.0 中的文本被标注了多个层次的信息,包括词法、句法、语义等。例如,它提供了词性标注、短语结构标注、命名实体识别标注、共指消解标注、语义角色标注等。这些标注信息为研究人员提供了丰富的资源,以支持各种 NLP 任务的研究。

  3. 来源广泛:OntoNotes 3.0 中的文本来源广泛,包括新闻报道、电话对话、广播节目、网络博客等。这种多样化的数据来源使得 OntoNotes 3.0 具有广泛的适用性和代表性,能够支持各种 NLP 任务的研究。

  4. 标注质量高:OntoNotes 3.0 的标注工作由专业的语言学家完成,并经过了严格的质量控制。这使得 OntoNotes 3.0 的标注数据具有较高的准确性和可靠性,为研究人员提供了高质量的实验数据。

  5. 易于使用:OntoNotes 3.0 提供了多种数据格式和工具,方便研究人员使用。研究人员可以根据自己的需求选择不同的数据格式,并利用提供的工具进行数据的预处理和后处理。

总的来说,OntoNotes 3.0 是一个高质量、多语言、多层次的标注语料库,为自然语言处理领域的研究人员提供了宝贵的资源。通过在该数据集上进行模型训练和评估,研究人员可以开发出更加准确、鲁棒的 NLP 模型,推动自然语言处理技术的发展。其文件结构如下:

 获取方法:

方法1:注册LDC账号并加入组织获取数据,官网链接:LDC官网

方法2:关注公众号,回复Ontonotes 3.0LDC语料小助手icon-default.png?t=N7T8https://mp.weixin.qq.com/s/8GgZFh9XAr7FYwivQ_ajRg

 

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