发布 Cross-Dataset 数据集, 应用在 自然语言处理、命名实体识别 领域

本次发布的数据集 Cross-Dataset, 该数据集包含了来自不同领域的四个子集：新闻（CoNLL-2003）、维基（GUM）、社交媒体（WNUT-2017）和混合数据（Ontonotes），这些子集用于构建少样本命名实体识别（NER）的训练场景。各子集在训练、验证和测试方面相互独立，互不重叠。在5次射击设置中，该数据集规模为200个训练场景、100个验证场景和100个测试场景。所面临的任务是少样本命名实体识别。

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