[英]Conventions for making Stanford Ner CRF Training data
我必須制作一個基於NER CRF的良好模型。 我針對的是一個廣闊的領域，我針對的類總數不超過17個。我還制作了一套很好的功能集（austen.prop），這些功能集應該通過大量實驗對我有用。 NER效果不佳。 我需要知道NER的局限性，它是在訓練數據大小等方面基於CRF的。
我進行了很多搜索，但是直到現在我仍無法找到制定訓練數據時應遵循的慣例。
（注意：我完全知道如何制作模型並使用它，我只需要知道是否存在任何約定，即每個目標類應存在一定比例等等）。
如果有人可以指導我，我將感謝您。
對於英語，標准的培訓數據集是CoNLL 2003，它具有大約15,000個帶標記的句子，適用於4個班級（ORG，PERSON，LOCATION，MISC）。
斯坦福NER CRF分類器的訓練數據格式應該是什么？
[英]What should be the format of training data for Stanford NER CRF Classifier?
斯坦福大學NER CRF實施在培訓階段是否使用句子？
[英]Does the Stanford NER CRF implementation use sentences in the training phase?
訓練Stanford-NER-CRF，控制迭代次數和正則化（L1，L2）參數
[英]Training Stanford-NER-CRF, control number of iterations and regularisation (L1,L2) parameters
如何將訓練、驗證和測試數據傳遞到 Standfort NER CRF？
[英]How can I pass training, validation and test data into Standfort NER CRF?
評估斯坦福 NER CRF 並以編程方式計算 Precision/Recall
[英]Evaluate Stanford NER CRF and compute Precision/Recall programmatically
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