发布 NERsocial 数据集, 应用在 命名实体识别、人类-机器人交互 领域

本次发布的数据集 NERsocial, NERsocial是一个专门为人类-机器人交互（HRI）应用设计的新命名实体识别数据集。它包含99,448个句子，153,102个实体标记和134,074个实体，涵盖六种实体类型：饮料、食物、爱好、工作、宠物和运动。此外，通过重新标注CoNLL2003数据集，增加了人物姓名、国家和组织三种实体类型。数据集使用RapidNER框架构建，结合了从Wikidata提取的知识图谱和从多个来源（如Wikipedia、Reddit和Stack Exchange）收集的文本。数据集的构建过程高效，使用Elasticsearch进行快速标注，标注质量通过人工标注者验证，具有高一致性。数据集在评估中表现出色，使用BERT-base、RoBERTa-base和DeBERTa-v3-base等先进模型时，F1得分均超过95%。

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