language: | |
- code | |
pretty_name: "resume ner dataseet" | |
tags: | |
- ner | |
license: "bsd" | |
task_categories: | |
- token-classification | |
中文 resume ner 数据集, 来源: https://github.com/luopeixiang/named_entity_recognition 。 | |
数据的格式如下,它的每一行由一个字及其对应的标注组成,标注集采用BIOES,句子之间用一个空行隔开。 | |
```text | |
美 B-LOC | |
国 E-LOC | |
的 O | |
华 B-PER | |
莱 I-PER | |
士 E-PER | |
我 O | |
跟 O | |
他 O | |
谈 O | |
笑 O | |
风 O | |
生 O | |
``` | |
# 效果 | |
## 不同模型的效果对比: | |
<img src="https://file.ddot.cc/imagehost/2023/8bb93212-5812-4211-91b8-7a6bda841e1b.png"> | |
## Bert-tiny 结果 | |
|model | precision | recall | f1-score | support | | |
|---|---|---|---|---| | |
|BERT-tiny | 0.9490 | 0.9538 | 0.9447 | 全部 | | |
|BERT-tiny | 0.9278 | 0.9251 | 0.9313 | top100 train | | |