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GSAP-NER: 以机器学习模型和数据集为焦点的学术实体提取的新任务、语料库和基准线
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
命名实体识别（NER）模型在NLP任务中起关键作用。本文发布了一个包含100个手动注释的科学出版物语料库，并提供了一个围绕ML模型和数据集的基准模型。数据集还包含了与非正式提及相关的注释。
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关键要点
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命名实体识别（NER）模型在自然语言处理（NLP）任务中起关键作用。
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NER在信息抽取（IE）和文本理解等任务中应用广泛。
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学术写作中对机器学习模型和数据集的引用需要准确识别。
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现有数据集未将细粒度类型（如ML模型和模型架构）视为单独实体类型。
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本文发布了一个包含100个手动注释的科学出版物语料库。
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提供了一个围绕ML模型和数据集的10种实体类型的基准模型。
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数据集还包含与非正式提及相关的注释，例如“我们的BERT模型”或“图像CNN”。
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真实的数据集和代码可在指定URL找到，以便复制模型训练。
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