公开数据集
数据结构 ? 3.9M
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上下文命名实体识别(NER)主要是在书面文本的上下文中研究的。具体而言,NER是医疗记录去识别(de-ID)的一个重要步骤,其中许多记录是患者和医生之间的对话。在这样的录音中,包含个人信息的音频跨度应进行编辑,类似于对书面文本的de-ID中的敏感字符跨度进行编辑。在我们的NAACL 2019论文“[Audio De identification:A New Entity Recognition Task][1]”中,该数据集用于测试我们的音频识别管道的性能。我们使用来自Switchboard(LDC2001S13)和Fisher(LDC2004S13)数据集的对话的随机子集评估了我们的管道,其中包括英语对话。内容我们使用由NER标签、音频间隔时间、会话ID和源数据集组成的音频注释手动注释文件。该数据集包括一个CC BY 4.0许可证文件、三个数据文件和一个带有附加上下文和说明的自述文件。
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