命名实体识别模型预测结果数据集_Named_Entity_Recognition_Model_Prediction_Results
数据来源：互联网公开数据
标签：命名实体识别, 自然语言处理, 文本标注, 机器学习, 深度学习, 模型预测, 实体识别, 文本分析
数据概述：
该数据集包含基于命名实体识别（NER）模型对文本进行预测的结果，记录了模型对文本中各个词语的实体类别预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为模型在特定时间点的预测结果快照。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用文本分析场景。
数据维度：数据集的核心是pred_df.csv文件，包含以下字段：row_id（行号）, document（文档编号）, token（词语在文档中的序号）, label（模型预测的实体标签）, gt_label（真实实体标签，ground truth）, token_str（词语原文）, match（预测是否匹配真实标签）, pred_prob（模型预测概率）, filter（是否过滤）。
数据格式：数据以CSV格式存储，pred_df.csv文件提供了结构化数据，便于分析和处理。此外，还包含了模型配置文件（config.json, tokenizer_config.json, special_tokens_map.json, added_tokens.json, tokenizer.json），模型参数文件（model.safetensors, spm.model），以及其他辅助文件，如nohup.out（运行日志）。
来源信息：数据来源于对文本进行NER模型预测的结果，模型及相关配置信息一并提供。该数据集经过模型预测生成，未进行额外的数据清洗。
该数据集适合用于命名实体识别任务的模型评估、错误分析和模型优化。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于自然语言处理领域的学术研究，如命名实体识别模型的性能评估、错误分析、模型对比等。
行业应用：可用于构建或优化信息抽取系统、智能问答系统、文本摘要系统等，在信息检索、知识管理等领域具有实际应用价值。
决策支持：支持对文本数据中关键信息的自动提取和分析，辅助进行数据驱动的决策。
教育和培训：作为自然语言处理课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解命名实体识别任务和模型。
此数据集特别适合用于分析NER模型预测结果的准确性，探索模型在不同实体类别上的表现差异，从而改进模型性能，提高实体识别的精度。
