Data Structure ?
3.9M
README.md
コンテキスト付き固有表現抽出（NER）は主に書面テキストのコンテキストで研究されています。具体的には、NERは医療記録の匿名化（de - ID）の重要なステップであり、多くの記録は患者と医師の会話です。このような録音では、個人情報を含む音声区間は、書面テキストのde - IDにおける敏感な文字区間の編集と同様に編集する必要があります。当社のNAACL 2019論文「[Audio De identification:A New Entity Recognition Task][1]」では、このデータセットを音声識別パイプラインの性能テストに使用しました。当社は、英会話を含むSwitchboard（LDC2001S13）およびFisher（LDC2004S13）データセットの会話のランダムなサブセットを使用してパイプラインを評価しました。内容として、当社はNERラベル、音声区間時間、会話ID、およびソースデータセットで構成される音声注釈を使用してファイルを手動で注釈付けしました。このデータセットには、CC BY 4.0ライセンスファイル、3つのデータファイル、および付加的なコンテキストと説明が記載されたREADMEファイルが含まれています。
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