Universal NER: A Gold-Standard Multilingual Named Entity Recognition Benchmark
Paper • 2311.09122 • Published • 8
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Bitte identifiziere alle Eigennamen und Orte, die unten im Inputsatz erwähnt werden. Verwende nur die Kategorien PER - Person, ORG - Organisation, und LOC - Ort.
Denk daran, Nationalitäten sind weder Orte noch Organisationen, und Organisationen können für andere Gruppe von Menschen stehen.
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Bitte identifiziere alle Eigennamen und Orte, die unten im Inputsatz erwähnt werden. Verwende nur die Kategorien PER - Person, ORG - Organisation, und LOC - Ort.
Denk daran, Nationalitäten sind weder Orte noch Organisationen, und Organisationen können für andere Gruppe von Menschen stehen.
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"Text": "Consumer Techn... |
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"Text": "Potomac River",
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"Text": "US-Statistikbehörde",
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"Text": "Saqib",
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"Text": "Prasad Panvalker",
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"Text": "Andre Price III",
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"Text": "Knightley",
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"Text": "Apple",
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"Text": "GCHQ",
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Achte auf das vorgegebene Bei... | "Results": [] |
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"Text": "China",
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"Text": "China",
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"Text": "Jesse LaBrocca",
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"Text": "Hack Forums",
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"Text": "UN",
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{
"TypeName": "ORG",
"Text": "UN",
"Start": 189,
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{
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"Text": "Mexikanischen Küste",
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{
"TypeName": "LOC",
"Text": "Erde",
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},
{
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"Text": "All",
"Start": 143,
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{
"TypeName": "ORG",
"Text": "Internationalen Raumstation",
"Start": 88,
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},
{
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"Text": "Erde",
"Start": 261,
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}
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Achte auf das vorgegebene Bei... | "Results": [
{
"TypeName": "ORG",
"Text": "RHS",
"Start": 4,
"End": 7
}
] |
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Achte auf das vorgegebene Bei... | "Results": [
{
"TypeName": "PER",
"Text": "Tarlo",
"Start": 118,
"End": 123
}
] |
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{
"TypeName": "LOC",
"Text": "China",
"Start": 3,
"End": 8
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{
"TypeName": "PER",
"Text": "Tarlo",
"Start": 121,
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}
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Achte auf das vorgegebene Bei... | "Results": [
{
"TypeName": "PER",
"Text": "Tarlo",
"Start": 111,
"End": 116
}
] |
Bitte identifiziere alle Eigennamen und Orte, die unten im Inputsatz erwähnt werden. Verwende nur die Kategorien PER - Person, ORG - Organisation, und LOC - Ort.
Denk daran, Nationalitäten sind weder Orte noch Organisationen, und Organisationen können für andere Gruppe von Menschen stehen.
Achte auf das vorgegebene Bei... | "Results": [] |
Bitte identifiziere alle Eigennamen und Orte, die unten im Inputsatz erwähnt werden. Verwende nur die Kategorien PER - Person, ORG - Organisation, und LOC - Ort.
Denk daran, Nationalitäten sind weder Orte noch Organisationen, und Organisationen können für andere Gruppe von Menschen stehen.
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{
"TypeName": "ORG",
"Text": "Verkehrspolizei",
"Start": 4,
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{
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"Text": "Shenzhen",
"Start": 23,
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Achte auf das vorgegebene Bei... | "Results": [] |
Bitte identifiziere alle Eigennamen und Orte, die unten im Inputsatz erwähnt werden. Verwende nur die Kategorien PER - Person, ORG - Organisation, und LOC - Ort.
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{
"TypeName": "ORG",
"Text": "Demokraten",
"Start": 39,
"End": 49
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Achte auf das vorgegebene Bei... | "Results": [
{
"TypeName": "PER",
"Text": "Trump",
"Start": 55,
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Denk daran, Nationalitäten sind weder Orte noch Organisationen, und Organisationen können für andere Gruppe von Menschen stehen.
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"Text": "Pall",
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Denk daran, Nationalitäten sind weder Orte noch Organisationen, und Organisationen können für andere Gruppe von Menschen stehen.
Achte auf das vorgegebene Bei... | "Results": [] |
Bitte identifiziere alle Eigennamen und Orte, die unten im Inputsatz erwähnt werden. Verwende nur die Kategorien PER - Person, ORG - Organisation, und LOC - Ort.
Denk daran, Nationalitäten sind weder Orte noch Organisationen, und Organisationen können für andere Gruppe von Menschen stehen.
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"En... |
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Denk daran, Nationalitäten sind weder Orte noch Organisationen, und Organisationen können für andere Gruppe von Menschen stehen.
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"Text": "British Columbia",
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"Text": "Klein",
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End of preview. Expand in Data Studio
Dataset Card for Universal NER v1 in the Aya format - German subset
This dataset is a format conversion for the German data in the original Universal NER v1 into the Aya instruction format and it's released here under the same CC-BY-SA 4.0 license and conditions.
The dataset contains different subsets and their dev/test/train splits, depending on language. For more details, please refer to:
Dataset Details
For the original Universal NER dataset v1 and more details, please check https://huggingface.co/datasets/universalner/universal_ner.
For details on the conversion to the Aya instructions format, please see the complete version: https://huggingface.co/datasets/universalner/uner_llm_instructions
Citation
If you utilize this dataset version, feel free to cite/footnote the complete version at https://huggingface.co/datasets/universalner/uner_llm_instructions, but please also cite the original dataset publication.
BibTeX:
@preprint{mayhew2023universal,
title={{Universal NER: A Gold-Standard Multilingual Named Entity Recognition Benchmark}},
author={Stephen Mayhew and Terra Blevins and Shuheng Liu and Marek Šuppa and Hila Gonen and Joseph Marvin Imperial and Börje F. Karlsson and Peiqin Lin and Nikola Ljubešić and LJ Miranda and Barbara Plank and Arij Riabi and Yuval Pinter},
year={2023},
eprint={2311.09122},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CL}
}
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