instruction
stringlengths 2
5.08k
| input
stringlengths 0
516k
| output
stringlengths 0
2.91M
| split
stringclasses 4
values | task_name_in_eng
stringlengths 2
145
| task_type
dict | domain
sequence | other
stringlengths 1
797
⌀ | filename
stringlengths 22
165
|
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 为加州和洛市的繁荣、人民的幸福， | 为/o加州/ns和/o洛市/ns的繁荣、人民的幸福，/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 为州长先生的健康， | 为州长先生的健康，/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 为市长先生的健康， | 为市长先生的健康，/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 为在座各位的健康， | 为在座各位的健康，/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 干杯！ | 干杯！/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| （本报洛杉矶１１月２日电） | （本报/o洛杉矶/ns１１月２日电）/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 圆满结束对美国的国事访问 | 圆满结束对/o美国/ns的国事访问/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 江主席离洛杉矶回国洛杉矶友好团体为江主席举行盛大午宴 | 江/nr主席离/o洛杉矶/ns回国/o洛杉矶/ns友好团体为/o江/nr主席举行盛大午宴/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 本报洛杉矶１１月３日电记者何洪泽、周德武报道：中国国家主席江泽民圆满结束了对美国的国事访问，今天上午１０时（当地时间）乘专机离开洛杉矶回国。 | 本报/o洛杉矶/ns１１月３日电记者/o何洪泽/nr、/o周德武/nr报道：/o中国/ns国家主席/o江泽民/nr圆满结束了对/o美国/ns的国事访问，今天上午１０时（当地时间）乘专机离开/o洛杉矶/ns回国。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 江主席是应美国总统克林顿的邀请，从１０月２６日起对美国进行国事访问的。 | 江/nr主席是应/o美国/ns总统/o克林顿/nr的邀请，从１０月２６日起对/o美国/ns进行国事访问的。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 江主席先后访问了檀香山、威廉斯堡、华盛顿、费城、纽约、波士顿、洛杉矶等城市。 | 江/nr主席先后访问了/o檀香山/ns、/o威廉斯堡/ns、/o华盛顿/ns、/o费城/ns、/o纽约/ns、/o波士顿/ns、/o洛杉矶/ns等城市。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 江主席与美国总统克林顿举行了会谈，达成了广泛共识，取得了重要成果。 | 江/nr主席与/o美国/ns总统/o克林顿/nr举行了会谈，达成了广泛共识，取得了重要成果。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 双方确定了今后发展中美关系的指导方针。 | 双方确定了今后发展/o中/ns美/ns关系的指导方针。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 江主席还同美各界人士进行了广泛接触，受到了热情欢迎。 | 江/nr主席还同/o美/ns各界人士进行了广泛接触，受到了热情欢迎。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 这次访问达到了增进了解，扩大共识，发展合作，共创未来的目的。 | 这次访问达到了增进了解，扩大共识，发展合作，共创未来的目的。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 江主席在洛杉矶国际机场发表了告别讲话（全文另发），对克林顿总统和夫人以及美国政府和人民给予的热情和隆重的接待表示谢意。 | 江/nr主席在/o洛杉矶国际机场/ns发表了告别讲话（全文另发），对/o克林顿/nr总统和夫人以及/o美国/ns政府和人民给予的热情和隆重的接待表示谢意。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 洛杉矶市市长理查德·赖尔登为江主席举行了隆重的欢送仪式。 | 洛杉矶市/ns市长/o理查德·赖尔登/nr为/o江/nr主席举行了隆重的欢送仪式。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 到机场送行的美方人员有：加利福尼亚州长代表邝杰灵、美国驻华大使尚慕杰等。 | 到机场送行的/o美/ns方人员有：/o加利福尼亚州/ns长代表/o邝杰灵/nr、/o美国/ns驻/o华/ns大使/o尚慕杰/nr等。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 中国驻美大使李道豫、外交部副部长李肇星、中国驻洛杉矶总领事冯树森以及中国驻美使、领馆的工作人员和当地华人、华侨、留学生代表也到机场欢送江主席一行。 | 中国/ns驻/o美/ns大使/o李道豫/nr、/o外交部/nt副部长/o李肇星/nr、/o中国/ns驻/o洛杉矶/ns总领事/o冯树森/nr以及/o中国/ns驻/o美/ns使、领馆的工作人员和当地/o华/ns人、/o华/ns侨、留学生代表也到机场欢送/o江/nr主席一行。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 江主席的夫人王冶坪、国务院副总理兼外交部长钱其琛及夫人、特别助理曾庆红、国务院外办主任刘华秋、国家计委副主任曾培炎、特别助理滕文生、外经贸部副部长孙振宇、外交部部长助理杨洁篪、特别助理由喜贵等同机离开洛杉矶回国。 | 江/nr主席的夫人/o王冶坪/nr、/o国务院/nt副总理兼/o外交部/nt长/o钱其琛/nr及夫人、特别助理/o曾庆红/nr、/o国务院外办/nt主任/o刘华秋/nr、/o国家计委/nt副主任/o曾培炎/nr、特别助理/o滕文生/nr、/o外经贸部/nt副部长/o孙振宇/nr、/o外交部/nt部长助理/o杨洁篪/nr、特别助理/o由喜贵/nr等同机离开/o洛杉矶/ns回国。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 本报洛杉矶１１月２日电记者陈特安、何洪泽报道：今天中午，洛杉矶市民议政论坛、亚洲协会南加中心、美中关系全国委员会、美中友协美西分会等四个友好团体在比佛利山的希尔顿饭店举行盛大午宴，热烈欢迎正在洛杉矶访问的中国国家主席江泽民及其一行。 | 本报/o洛杉矶/ns１１月２日电记者/o陈特安/nr、/o何洪泽/nr报道：今天中午，/o洛杉矶市民议政论坛/nt、/o亚洲协会南加中心/nt、/o美中关系全国委员会/nt、/o美中友协美西分会/nt等四个友好团体在/o比佛利山/ns的/o希尔顿饭店/nt举行盛大午宴，热烈欢迎正在/o洛杉矶/ns访问的/o中国/ns国家主席/o江泽民/nr及其一行。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 当江泽民主席来到宴会大厅时，受到参加午宴的６００多名洛杉矶和加州各界人士的热情欢迎。 | 当/o江泽民/nr主席来到宴会大厅时，受到参加午宴的６００多名/o洛杉矶/ns和/o加州/ns各界人士的热情欢迎。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 乐队高奏中美两国国歌。 | 乐队高奏/o中/ns美/ns两国国歌。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 气氛隆重而热烈。 | 气氛隆重而热烈。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 加州州长威尔逊在宴会上致辞，对江主席访问洛杉矶表示欢迎。 | 加州/ns州长/o威尔逊/nr在宴会上致辞，对/o江/nr主席访问/o洛杉矶/ns表示欢迎。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 他说，加利福尼亚州和中国长期以来有着友好交往和合作的历史，在加州的华人为加州的经济发展作出了巨大的贡献，也在加州与中国的经贸合作中发挥了重要的作用。 | 他说，/o加利福尼亚州/ns和/o中国/ns长期以来有着友好交往和合作的历史，在/o加州/ns的/o华/ns人为/o加州/ns的经济发展作出了巨大的贡献，也在/o加州/ns与/o中国/ns的经贸合作中发挥了重要的作用。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 江泽民主席在宴会上发表了讲话。 | 江泽民/nr主席在宴会上发表了讲话。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 他在讲话中介绍了他同克林顿总统在首脑会晤中所取得的积极的、建设性的成果，指出这次访问达到了增进了解，扩大共识，发展合作，共创未来的目的，使中美关系进入了一个新的历史发展阶段（全文另发）。 | 他在讲话中介绍了他同/o克林顿/nr总统在首脑会晤中所取得的积极的、建设性的成果，指出这次访问达到了增进了解，扩大共识，发展合作，共创未来的目的，使/o中/ns美/ns关系进入了一个新的历史发展阶段（全文另发）。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 陪同江主席访问的国务院副总理兼外长钱其琛、特别助理曾庆红、中国驻美大使李道豫等出席了今天的午宴。 | 陪同/o江/nr主席访问的/o国务院/nt副总理兼外长/o钱其琛/nr、特别助理/o曾庆红/nr、/o中国/ns驻/o美/ns大使/o李道豫/nr等出席了今天的午宴。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 美方出席今天午宴的有前国务卿克里斯托弗、美国驻华大使尚慕杰等。 | 美/ns方出席今天午宴的有前国务卿/o克里斯托弗/nr、/o美国/ns驻/o华/ns大使/o尚慕杰/nr等。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 江主席出席午宴前，在他下榻的世纪广场旅馆分别会见了加利福尼亚州州长威尔逊和夫人以及洛杉矶市市长赖尔登。 | 江/nr主席出席午宴前，在他下榻的/o世纪广场旅馆/nt分别会见了/o加利福尼亚州/ns州长/o威尔逊/nr和夫人以及/o洛杉矶市/ns市长/o赖尔登/nr。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 江泽民主席谈访美成果增进了解扩大共识发展合作共创未来 | 江泽民/nr主席谈访/o美/ns成果增进了解扩大共识发展合作共创未来/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 新华社北京１１月４日电中华人民共和国主席江泽民４日说，他对美国进行的国事访问是成功的，达到了增进了解，扩大共识，发展合作，共创未来的目的。 | 新华社/nt北京/ns１１月４日电/o中华人民共和国/ns主席/o江泽民/nr４日说，他对/o美国/ns进行的国事访问是成功的，达到了增进了解，扩大共识，发展合作，共创未来的目的。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 江泽民主席是在访美回国途中接受中央电视台记者采访时说这番话的。 | 江泽民/nr主席是在访/o美/ns回国途中接受/o中央电视台/nt记者采访时说这番话的。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 他说，我这次对美国的国事访问是在世纪之交，人类很快就要进入２１世纪之际进行的。 | 他说，我这次对/o美国/ns的国事访问是在世纪之交，人类很快就要进入２１世纪之际进行的。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 这是中国国家元首１２年来的首次访美。 | 这是/o中国/ns国家元首１２年来的首次访/o美/ns。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 江泽民说，访问期间，我同克林顿总统举行了会谈，就两国关系和共同关心的世界与地区问题深入交换了意见，达成了广泛共识，发表了《中美联合声明》，确定了中美关系未来发展的目标，这就是，为了促进世界和平与发展的崇高事业，中美应该加强合作，努力建立面向２１世纪的建设性的战略伙伴关系。 | 江泽民/nr说，访问期间，我同/o克林顿/nr总统举行了会谈，就两国关系和共同关心的世界与地区问题深入交换了意见，达成了广泛共识，发表了《/o中/ns美/ns联合声明》，确定了/o中/ns美/ns关系未来发展的目标，这就是，为了促进世界和平与发展的崇高事业，/o中/ns美/ns应该加强合作，努力建立面向２１世纪的建设性的战略伙伴关系。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 他说，在美国期间，我还广泛接触了美国社会各界人士，访问了一些企业、金融机构、学校和研究所，在华盛顿和纽约等地以及在哈佛大学发表了演讲，阐述了我国改革开放和现代化建设的方针政策和未来前景，加深了美国人民对中国的认识，促进了两国的友好互利合作。 | 他说，在/o美国/ns期间，我还广泛接触了/o美国/ns社会各界人士，访问了一些企业、金融机构、学校和研究所，在/o华盛顿/ns和/o纽约/ns等地以及在/o哈佛大学/nt发表了演讲，阐述了我国改革开放和现代化建设的方针政策和未来前景，加深了/o美国/ns人民对/o中国/ns的认识，促进了两国的友好互利合作。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 这就是这次访问取得的重大成果。 | 这就是这次访问取得的重大成果。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 江泽民说，中美两国人民有着长时期的友好交往和传统友谊。 | 江泽民/nr说，/o中/ns美/ns两国人民有着长时期的友好交往和传统友谊。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 在美国的发展进程中，特别是在西部的开发中，有许多中国人曾经作出过积极贡献，有不少人为此献出了青春和生命。 | 在/o美国/ns的发展进程中，特别是在西部的开发中，有许多/o中国/ns人曾经作出过积极贡献，有不少人为此献出了青春和生命。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 在第二次世界大战中，为了反对法西斯，维护世界和平，中美两国人民曾经并肩战斗。 | 在第二次世界大战中，为了反对法西斯，维护世界和平，/o中/ns美/ns两国人民曾经并肩战斗。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 美国人民对中国是友好的，希望了解中国，希望中美两国发展长期友好互利合作关系。 | 美国/ns人民对/o中国/ns是友好的，希望了解/o中国/ns，希望/o中/ns美/ns两国发展长期友好互利合作关系。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 这一点，在这次访问中，给我留下了更加具体深刻的印象。 | 这一点，在这次访问中，给我留下了更加具体深刻的印象。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 江泽民说，美国人民在建设自己的国家中所表现出来的创新精神和求实精神，在高科技发展方面取得的重大成果和世界领先水平，在这次访问中，也给我留下了更加具体、深刻的印象。 | 江泽民/nr说，/o美国/ns人民在建设自己的国家中所表现出来的创新精神和求实精神，在高科技发展方面取得的重大成果和世界领先水平，在这次访问中，也给我留下了更加具体、深刻的印象。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 江泽民说，尽管中美两国关系过去有过波折，但总的说来是向前发展的。 | 江泽民/nr说，尽管/o中/ns美/ns两国关系过去有过波折，但总的说来是向前发展的。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 尽管两国之间仍存在着一些分歧，但两国的友好互利合作有着广泛的基础。 | 尽管两国之间仍存在着一些分歧，但两国的友好互利合作有着广泛的基础。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 我相信，经过两国政府和人民的共同努力，中美两国关系能够健康、稳定地向前发展。 | 我相信，经过两国政府和人民的共同努力，/o中/ns美/ns两国关系能够健康、稳定地向前发展。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 江泽民主席是应克林顿总统的邀请，于１０月２日离开北京前往美国进行国事访问的。 | 江泽民/nr主席是应/o克林顿/nr总统的邀请，于１０月２日离开/o北京/ns前往/o美国/ns进行国事访问的。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 在８天时间内，他先后访问了檀香山、威廉斯堡、华盛顿、费城、纽约、波士顿、洛杉矶７个城市。 | 在８天时间内，他先后访问了/o檀香山/ns、/o威廉斯堡/ns、/o华盛顿/ns、/o费城/ns、/o纽约/ns、/o波士顿/ns、/o洛杉矶/ns７个城市。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 胡锦涛会见党员专家强调牢固确立邓小平理论指导地位 | 胡锦涛/nr会见党员专家强调牢固确立/o邓小平/nr理论指导地位/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 本报北京１１月６日讯新华社记者刘思扬、本报记者陈维伟报道：中共中央政治局常委、书记处书记胡锦涛，今天在会见中组部第八期党员专家邓小平理论研究班学员时强调，科技战线上的共产党员尤其是党员领导干部，要按照十五大的要求，继续深入学好邓小平理论，在思想上和工作中牢固确立邓小平理论的指导地位，在两个根本性转变中当好先锋，在两个文明建设中作好表率，为实施科教兴国战略勇挑重担。 | 本报/o北京/ns１１月６日讯/o新华社/nt记者/o刘思扬/nr、本报记者/o陈维伟/nr报道：/o中共中央政治局/nt常委、/o书记处/nt书记/o胡锦涛/nr，今天在会见/o中组部第八期党员专家邓小平理论研究班/nt学员时强调，科技战线上的共产党员尤其是党员领导干部，要按照/o十五大/nt的要求，继续深入学好/o邓小平/nr理论，在思想上和工作中牢固确立/o邓小平/nr理论的指导地位，在两个根本性转变中当好先锋，在两个文明建设中作好表率，为实施科教兴国战略勇挑重担。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 参加这期研究班的３０名学员来自２６个部委和解放军有关部门，多数同志担任科研院所的领导工作。 | 参加这期研究班的３０名学员来自２６个部委和/o解放军/nt有关部门，多数同志担任科研院所的领导工作。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 办班期间，学员们集中学习了党的十五大文件和邓小平理论，听了有关辅导报告，并到一些地方实地考察。 | 办班期间，学员们集中学习了党的/o十五大/nt文件和/o邓小平/nr理论，听了有关辅导报告，并到一些地方实地考察。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 专家们还结合科技体制改革实际进行了讨论，并提出了一些建设性意见。 | 专家们还结合科技体制改革实际进行了讨论，并提出了一些建设性意见。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 胡锦涛指出，党的十五大把邓小平理论确立为全党的指导思想，这是我们党总结近２０年的成功实践作出的历史性决策。 | 胡锦涛/nr指出，党的/o十五大/nt把/o邓小平/nr理论确立为全党的指导思想，这是我们党总结近２０年的成功实践作出的历史性决策。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 尽管我们在前进中还会面临种种困难、矛盾和问题，但只要全党高举邓小平理论的旗帜不动摇，带领全国人民坚定不移地沿着建设有中国特色社会主义的道路团结奋进，我们的党和国家就能经受住任何风险的考验，我们的事业就能够从胜利走向新的胜利。 | 尽管我们在前进中还会面临种种困难、矛盾和问题，但只要全党高举/o邓小平/nr理论的旗帜不动摇，带领全国人民坚定不移地沿着建设有/o中国/ns特色社会主义的道路团结奋进，我们的党和国家就能经受住任何风险的考验，我们的事业就能够从胜利走向新的胜利。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 胡锦涛说，从现在起到下个世纪的前１０年，是我国实现第二步战略目标、向第三步战略目标迈进的关键时期，也是科技工作者大显身手、大有作为的时期。 | 胡锦涛/nr说，从现在起到下个世纪的前１０年，是我国实现第二步战略目标、向第三步战略目标迈进的关键时期，也是科技工作者大显身手、大有作为的时期。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 胡锦涛要求广大党员专家特别是领导干部，要紧密联系科技战线的实际学习邓小平理论，并用以指导科技工作。 | 胡锦涛/nr要求广大党员专家特别是领导干部，要紧密联系科技战线的实际学习/o邓小平/nr理论，并用以指导科技工作。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 要牢固树立科学技术是第一生产力的观念，充分认识科技进步对经济发展的决定性作用，明确做好新形势下科技工作的方向。 | 要牢固树立科学技术是第一生产力的观念，充分认识科技进步对经济发展的决定性作用，明确做好新形势下科技工作的方向。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 胡锦涛强调，要通过理论学习和实践，进一步树立正确的世界观和方法论。 | 胡锦涛/nr强调，要通过理论学习和实践，进一步树立正确的世界观和方法论。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 他指出，科学技术工作者在认识和改造世界的进程中，总是受一定的世界观和方法论支配的。 | 他指出，科学技术工作者在认识和改造世界的进程中，总是受一定的世界观和方法论支配的。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 邓小平理论为我们认识世界和改造世界提供了新的强大思想武器，特别是贯穿于这一理论中的辩证唯物主义和历史唯物主义的世界观、方法论，以及实事求是的科学态度，对我们的整个事业，包括对科技工作，都有着巨大的指导作用。 | 邓小平/nr理论为我们认识世界和改造世界提供了新的强大思想武器，特别是贯穿于这一理论中的辩证唯物主义和历史唯物主义的世界观、方法论，以及实事求是的科学态度，对我们的整个事业，包括对科技工作，都有着巨大的指导作用。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 不仅要用以认识和改造客观世界，而且要用以改造主观世界，努力提高政治和业务素质，更好地肩负起崇高的历史使命。 | 不仅要用以认识和改造客观世界，而且要用以改造主观世界，努力提高政治和业务素质，更好地肩负起崇高的历史使命。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 李瑞环会见光彩事业促进会理事会议代表 | 李瑞环/nr会见/o光彩事业促进会/nt理事会议代表/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 希望更多非公有制经济人士投身光彩事业 | 希望更多非公有制经济人士投身光彩事业/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 本报北京十一月七日讯新华社记者汪金福、本报记者曾坤报道：中共中央政治局常委、全国政协主席李瑞环今天在会见出席中国光彩事业促进会一届二次理事会议代表时，希望更多的非公有制经济人士投身到光彩事业中去，动真情、献爱心、做贡献。 | 本报/o北京/ns十一月七日讯/o新华社/nt记者/o汪金福/nr、本报记者/o曾坤/nr报道：/o中共中央政治局/nt常委、/o全国政协/nt主席/o李瑞环/nr今天在会见出席/o中国光彩事业促进会/nt一届二次理事会议代表时，希望更多的非公有制经济人士投身到光彩事业中去，动真情、献爱心、做贡献。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 在今天的会上，刘永好等二十五名非公有制经济代表人士获得『光彩事业奖章』，这是光彩事业实施三年多来首次对贡献突出的非公有制经济人士进行表彰。 | 在今天的会上，/o刘永好/nr等二十五名非公有制经济代表人士获得『光彩事业奖章』，这是光彩事业实施三年多来首次对贡献突出的非公有制经济人士进行表彰。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 李瑞环对获奖者以及新当选的全国工商联领导同志表示祝贺和敬意。 | 李瑞环/nr对获奖者以及新当选的/o全国工商联/nt领导同志表示祝贺和敬意。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 他说，党的十五大报告明确提出，公有制为主体、多种所有制经济共同发展，是我国社会主义初级阶段的一项基本经济制度； | 他说，党的/o十五大/nt报告明确提出，公有制为主体、多种所有制经济共同发展，是我国社会主义初级阶段的一项基本经济制度；/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 非公有制经济是我国社会主义市场经济的重要组成部分。 | 非公有制经济是我国社会主义市场经济的重要组成部分。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 这就意味着，非公有制经济在社会主义初级阶段不仅会长期存在，而且会得到持续、健康的发展； | 这就意味着，非公有制经济在社会主义初级阶段不仅会长期存在，而且会得到持续、健康的发展；/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 这就意味着，作为党和政府联系非公有制经济人士的桥梁和纽带，作为政府管理、引导非公有制经济的助手，工商联的任务更繁重了、地位更重要了。 | 这就意味着，作为党和政府联系非公有制经济人士的桥梁和纽带，作为政府管理、引导非公有制经济的助手，/o工商联/nt的任务更繁重了、地位更重要了。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 希望同志们认真学习、深刻领会十五大精神，在促进非公有制经济健康发展、加强非公有制经济人士思想政治工作等方面，多花一些功夫，多出一些主意，多作一些贡献。 | 希望同志们认真学习、深刻领会/o十五大/nt精神，在促进非公有制经济健康发展、加强非公有制经济人士思想政治工作等方面，多花一些功夫，多出一些主意，多作一些贡献。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 他说，几年来，一大批非公有制经济人士参与到光彩事业中来，做了大量工作，取得了显著成绩，创造了不少好的经验，涌现了许多感人的事迹和先进人物。 | 他说，几年来，一大批非公有制经济人士参与到光彩事业中来，做了大量工作，取得了显著成绩，创造了不少好的经验，涌现了许多感人的事迹和先进人物。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 光彩事业赢得了人们的尊敬，受到了各界的好评，中央也给予了关注和支持。 | 光彩事业赢得了人们的尊敬，受到了各界的好评，中央也给予了关注和支持。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 李瑞环说，改革开放以来，我们允许和鼓励一部分人一部分地区先富起来。 | 李瑞环/nr说，改革开放以来，我们允许和鼓励一部分人一部分地区先富起来。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 因为一部分人先富起来是实现共同富裕的捷径，不允许一部分人先富起来，结果只能是共同贫困。 | 因为一部分人先富起来是实现共同富裕的捷径，不允许一部分人先富起来，结果只能是共同贫困。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 先富不仅对先富者有利，对社会、对长远、整体也都有利。 | 先富不仅对先富者有利，对社会、对长远、整体也都有利。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 先富合理合法，无可非议。 | 先富合理合法，无可非议。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 但先富的人毕竟是少数，短期内大家不可能都富起来，同时还会有一部分人生活比较困难，先富后怎么办？ | 但先富的人毕竟是少数，短期内大家不可能都富起来，同时还会有一部分人生活比较困难，先富后怎么办？/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 我们认为，先富的人应该有报效国家、服务社会、奉献人民的胸怀，用自己的才华和力量去帮助未富的人、贫困的人。 | 我们认为，先富的人应该有报效国家、服务社会、奉献人民的胸怀，用自己的才华和力量去帮助未富的人、贫困的人。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 光彩事业是一种先富帮未富的有效形式，是中华民族扶危济困传统美德在新形势下的发扬光大，也是社会主义市场经济条件下经济行为同道德行为相结合的一个创举，具有深远的意义、广阔的发展前景。 | 光彩事业是一种先富帮未富的有效形式，是/o中华/ns民族扶危济困传统美德在新形势下的发扬光大，也是社会主义市场经济条件下经济行为同道德行为相结合的一个创举，具有深远的意义、广阔的发展前景。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 希望有更多先富起来的非公有制经济人士，投身到光彩事业中来，动真情、献爱心、做贡献。 | 希望有更多先富起来的非公有制经济人士，投身到光彩事业中来，动真情、献爱心、做贡献。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 希望统战部、工商联认真总结经验，加强组织领导，完善服务体系，搞好项目推动。 | 希望/o统战部/nt、/o工商联/nt认真总结经验，加强组织领导，完善服务体系，搞好项目推动。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 希望各级党委、政府一如既往地关心和支持光彩事业，使光彩事业在配合政府实现扶贫攻坚战略目标中，发挥更为积极的作用。 | 希望各级党委、政府一如既往地关心和支持光彩事业，使光彩事业在配合政府实现扶贫攻坚战略目标中，发挥更为积极的作用。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 参加会见的有王光英、王兆国、孙孚凌以及新当选的全国工商联领导人。 | 参加会见的有/o王光英/nr、/o王兆国/nr、/o孙孚凌/nr以及新当选的/o全国工商联/nt领导人。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 应江泽民主席邀请叶利钦总统抵京进行国事访问 | 应/o江泽民/nr主席邀请/o叶利钦/nr总统抵/o京/ns进行国事访问/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 两国元首第五次会晤将对中俄关系和当前国际关系发展产生积极深远影响 | 两国元首第五次会晤将对/o中/ns俄/ns关系和当前国际关系发展产生积极深远影响/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| （附图片１张） | （附图片１张）/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 新华社北京１１月９日电（记者金学耕、杨国强）应国家主席江泽民的邀请，俄罗斯总统叶利钦今天乘专机抵达北京，开始对中国进行就任以来的第三次国事访问。 | 新华社/nt北京/ns１１月９日电（记者/o金学耕/nr、/o杨国强/nr）应国家主席/o江泽民/nr的邀请，/o俄罗斯/ns总统/o叶利钦/nr今天乘专机抵达/o北京/ns，开始对/o中国/ns进行就任以来的第三次国事访问。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 中俄两国元首明天将举行１９９２年以来的第五次最高级会晤。 | 中/ns俄/ns两国元首明天将举行１９９２年以来的第五次最高级会晤。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 晚上９时整，一架银灰色的伊尔９６型专机徐徐降落在首都国际机场南停机坪。 | 晚上９时整，一架银灰色的伊尔９６型专机徐徐降落在/o首都国际机场/ns南停机坪。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 叶利钦总统和夫人奈娜稳步走下舷梯，踏上东道主专为贵宾铺设的红地毯，同前来迎接的中国政府陪同团团长、财政部部长刘仲藜，中国驻俄罗斯大使李凤林，外交部副部长张德广等热情握手。 | 叶利钦/nr总统和夫人/o奈娜/nr稳步走下舷梯，踏上东道主专为贵宾铺设的红地毯，同前来迎接的/o中国政府陪同团/nt团长、/o财政部/nt部长/o刘仲藜/nr，/o中国/ns驻/o俄罗斯/ns大使/o李凤林/nr，/o外交部/nt副部长/o张德广/nr等热情握手。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 陪同来访先期抵京的俄罗斯第一副总理涅姆佐夫和俄罗斯驻华大使罗高寿也在机场迎接叶利钦总统和夫人。 | 陪同来访先期抵/o京/ns的/o俄罗斯/ns第一副总理/o涅姆佐夫/nr和/o俄罗斯/ns驻/o华/ns大使/o罗高寿/nr也在机场迎接/o叶利钦/nr总统和夫人。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 两名中国女青年和一名俄罗斯使馆女工作人员向叶利钦总统和夫人献了鲜花。 | 两名/o中国/ns女青年和一名/o俄罗斯使馆/nt女工作人员向/o叶利钦/nr总统和夫人献了鲜花。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 叶利钦总统在机场对记者说，俄中东段国界勘界工作已经完成，这是一个“巨大的胜利”。 | 叶利钦/nr总统在机场对记者说，/o俄/ns中/ns东段国界勘界工作已经完成，这是一个“巨大的胜利”。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 他说：“仅仅为此也值得来中国，何况还能会晤中国领导人，并签署一揽子协议。” | 他说：“仅仅为此也值得来/o中国/ns，何况还能会晤/o中国/ns领导人，并签署一揽子协议。”/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 叶利钦强调，他早已和江泽民主席相识，两国领导人的友谊使得“我们可以立即进入工作状态，而不把时间浪费在增进私人情谊上，这一点非常非常重要。” | 叶利钦/nr强调，他早已和/o江泽民/nr主席相识，两国领导人的友谊使得“我们可以立即进入工作状态，而不把时间浪费在增进私人情谊上，这一点非常非常重要。”/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |
当给一个没有标注的中文文本添加实体标记时，可以按照以下简明指示进行操作：
阅读并理解待标注的文本，识别出其中的人名、组织名和地名等实体。
对文本进行分词，将其分解为单个词语或词组。
逐个词语或词组进行标注，使用斜杠（/）将词语和对应的实体类型分隔开。例如，标记格式为：词语/实体类型。
根据不同的实体类型使用相应的标记：
人名："邓小平/nr"
组织名："中共中央/nt"、"中国致公党十一大/nt"
地名："中华/ns"
非实体部分："这是一个普通的词/o"
在整个文本中，通过添加实体标记将所有识别出的实体进行标注。
确保实体标记的格式统一、准确，并与词语对应。
请按照如上指示标记下面文本：
| 随后，叶利钦夫妇与陪同来访的俄罗斯外交部长普里马科夫等俄罗斯政府高级官员在国宾摩托车队的护卫下驶离机场，前往下榻的钓鱼台国宾馆。 | 随后，/o叶利钦/nr夫妇与陪同来访的/o俄罗斯外交部/nt长/o普里马科夫/nr等/o俄罗斯/ns政府高级官员在国宾摩托车队的护卫下驶离机场，前往下榻的/o钓鱼台国宾馆/nt。/o | test | sequence_tagging | {
"major": [
"信息抽取"
],
"minor": [
"词性标注"
]
} | [
"新闻"
] | MSRA | 00001-002-000-sequence_tagging.jsonl |