Human-Annotated NER Dataset for the Kyrgyz Language
Paper • 2509.19109 • Published
text stringlengths 0 42 |
|---|
# 1 0 1 |
Жалал - - B-LOCATION |
- - - I-LOCATION |
Абад - - I-LOCATION |
облусундагы - - I-LOCATION |
Ала - - I-LOCATION |
- - - I-LOCATION |
Бука - - I-LOCATION |
— - - I-LOCATION |
Жаңы - - I-LOCATION |
- - - I-LOCATION |
Базар - - I-LOCATION |
— - - I-LOCATION |
Кировка - - I-LOCATION |
жолунда - - I-LOCATION |
тоодон - - O |
кулаган - - O |
таш - - O |
аралаш - - O |
кум - - O |
- - - O |
шагыл - - O |
бир - - B-MEASURE |
жүк - - O |
ташуучу - - O |
автоунааны - - O |
басып - - O |
калды - - O |
. - - O |
# 2 0 2 |
Кырсык - - O |
16-майда - - B-PERIOD |
түндө - - I-PERIOD |
жолдун - - O |
Чаткал - - B-LOCATION |
районундагы - - I-LOCATION |
Терек - - I-LOCATION |
- - - I-LOCATION |
Сай - - I-LOCATION |
айыл - - I-LOCATION |
аймагында - - O |
болгон - - O |
. - - O |
# 3 0 3 |
Өзгөчө - - B-INSTITUTION |
кырдаалдар - - I-INSTITUTION |
министрлигинин - - I-INSTITUTION |
басма сөз - - O |
кызматы - - O |
билдиргендей - - O |
, - - O |
машинеде - - O |
30 - - B-MEASURE |
жаштагы - - O |
айдоочудан - - O |
тышкары - - O |
дагы - - O |
бир - - B-MEASURE |
адам - - O |
бар болчу - - O |
. - - O |
# 4 0 4 |
Экөөнүн - - B-MEASURE |
тең - - O |
абалы - - O |
дурус - - O |
. - - O |
# 5 0 5 |
Учурда - - O |
жол - - O |
тазаланууда - - O |
. - - O |
# 6 0 6 |
Бирок - - O |
таш - - O |
кулоо - - O |
коркунучу - - O |
бар болгонуна - - O |
байланыштуу - - O |
тазалоо - - O |
иштерине - - O |
тоскоолдук - - O |
жаралып - - O |
атат - - O |
. - - O |
# 7 1 1 |
2,5 - - B-MEASURE |
миңдей - - I-MEASURE |
кыргызстандыктар - - B-PERSON_TYPE |
диний - - O |
ишениминен - - O |
улам - - O |
жаш - - O |
балдарын - - O |
YAML Metadata Warning:empty or missing yaml metadata in repo card
Check out the documentation for more information.
Named Entity Recognition (Token Classification)
The first manually annotated NER dataset for the Kyrgyz language. Contains 1,499 Kyrgyz news articles from the 24.kg news portal (2017-2022), annotated by 59 trained Kyrgyz linguists with an inter-annotator agreement of κ = 0.89.
| Split | Docs | Sentences | Tokens | Entity Mentions |
|---|---|---|---|---|
| Train | 999 | 7,033 | 89,248 | 24,949 |
| Test | 500 | 3,867 | 51,118 | 14,126 |
KyrgyzBERT (35.9M params)
| Model | Params | Type | Published F1 |
|---|---|---|---|
| KyrgyzBERT | 35.9M | Monolingual Kyrgyz | — (new) |
| mBERT (bert-base-multilingual-cased) | 178M | Multilingual | 0.68 |
| XLM-RoBERTa-base | 278M | Multilingual | 0.73 |
| CRF | — | Traditional | 0.62 |
Published baselines are from the KyrgyzNER paper (Turatali et al., 2025).
Demonstrate that KyrgyzBERT achieves competitive fine-grained NER performance on native Kyrgyz text against models 5-8x its size. A strong result here would be especially significant since this is human-annotated native Kyrgyz data, not translated.
@inproceedings{turatali2025kyrgyzner,
title = {Human-Annotated NER Dataset for the Kyrgyz Language},
author = {Turatali, Timur and Alekseev, Anton and Jumalieva, Gulira and Kabaeva, Gulnara and Nikolenko, Sergey},
booktitle = {Proceedings of TurkLang 2025},
year = {2025}
}