学生姓名识别标注预测数据集_Student_Name_Recognition_and_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：命名实体识别, 文本标注, 自然语言处理, 机器学习, 学生信息, 预测分析, 深度学习, 数据集
数据概述：
该数据集包含用于学生姓名识别与预测的标注数据和模型相关文件。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常用于模型训练与评估，不涉及时间序列分析。
地理范围：数据未明确地理范围，可视为通用文本数据，适用于各种语言环境下的学生姓名识别任务。
数据维度：数据集的核心是 pred_df.csv 文件，包含以下字段：
row_id：数据行唯一标识符。
document：文档编号。
token：词元在文档中的索引。
label：模型预测的实体标签。
gt_label：真实标签，用于评估模型性能。
token_str：词元字符串，即文本中的单词或短语。
match：预测标签与真实标签是否匹配。
pred_prob：模型预测的概率。
filter：是否被过滤。
数据格式：主要数据以 CSV 格式提供（pred_df.csv），同时包含了模型配置文件（config.json、tokenizer_config.json、special_tokens_map.json、tokenizer.json、added_tokens.json），模型权重（model.safetensors、spm.model），以及其他辅助文件（nohup.out）。
来源信息：数据可能来源于学术研究、开源项目或公开数据集，并经过了预处理和标注，用于训练和评估命名实体识别模型。
该数据集适用于命名实体识别、文本标注、以及相关模型的训练与评估。
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、命名实体识别领域的学术研究，如实体识别算法的改进、模型性能评估等。
行业应用：可用于教育行业的学生信息管理系统，例如自动化学生信息提取、简历解析等。
决策支持：支持教育机构的数据分析，例如学生群体分析、学业表现预测等。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解命名实体识别任务和模型训练流程。
此数据集特别适合用于探索学生姓名在文本中的识别与预测，帮助用户构建或优化命名实体识别模型，实现学生信息的自动化处理。
