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Crossroads, Buildings and Neighborhoods: A Dataset for Fine-grained Location Recognition 十字路口、建筑物和街道:用于细粒度位置识别的数据集 像CoNLL-2003这样的通用领域命名实体识别(NER)数据集主要注释诸如国家或城市之类的粗粒度位置实体。但许多应用程序需要从文本中识别细粒度位置,并将其精确映射到地理位置,例如十字路口、公寓楼或杂货店。在本文中,我们引入了一个新的数据集HarveyNER,该数据集具有在推文中注释的细粒度位置。该数据集提出了独特的挑战,并在非正式描述中描述了许多复杂而冗长的地点。我们使用课程学习建立了强大的基线模型,并尝试了不同的启发式课程,以更好地识别难以提及的地点。实验结果表明,简单的课程可以提高系统在硬案例上的性能和整体性能,并优于其他几个基准系统。数据集和基线模型可以在https://github.com/brickee/HarveyNER.

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代码和数据 https://github.com/superwood001/PCA 常见dataset可以在这两个网站找到: https://www.kaggle.com/datasets

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