MultiCoNER-ES

Idioma(s)
Español
Enlace descripción Dataset
https://aclanthology.org/2022.coling-1.334.pdf
Año
2022
Tipo Textos
Wikipedia
Preguntas
Búsquedas
Anotaciones
Named entities: PERSON, LOCATION, GROUPS, CORPORATION, PRODUCT, CREATIVE-WORK
Formato
CoNLL
Acceso a datos
Publico
Enlace acceso a datos
https://registry.opendata.aws/multiconer/
Licencia
CC-BY-4.0
NLP Topic
reconocimiento de entidades nombradas
Número de unidades
233987
Tipo de unidades
Oraciones
Frases
233987
Tamaño set entrenamiento
15300 sentences
Tamaño set evaluación
217887 sentences
Tamaño set desarrollo
800 sentences

Si has publicado un resultado mejor que los de la lista, envía un mensaje a odesia-comunicacion@lsi.uned.es indicando el resultado y el DOI del artículo, junto con una copia del mismo si no está publicado en abierto.