教育领域中学数学NER数据集
欢迎使用本教育领域中学数学命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）数据集。本数据集专为解决中学数学相关文本处理中的命名实体识别问题而设计，是进行自然语言处理在教育场景下应用的重要资源。
数据集简介
中学数学NER数据集聚焦于提取和标注中学数学教科书、练习题、试卷及解答等材料中的特定数学概念、符号、公式及题目类型等命名实体。这些实体包括但不限于代数表达式、几何图形名称、数学定理、变量符号、常数等，对于自动答疑系统、智能教育软件的开发具有重要价值。
应用场景
- 智能辅导系统: 通过精准识别题目和概念，实现个性化学习推荐。
- 自动解题与评分: 帮助理解题目结构，提高自动解答的准确性。
- 教材自动生成: 支持基于已有知识库生成新的练习题和讲解材料。
- 教育资源搜索优化: 提高特定数学知识点的检索效率与准确性。
数据格式与内容
数据集采用标准格式（如JSON或CSV），每条记录包含原文本、对应的命名实体标签及实体在文本中的位置信息。示例：
{
"text": "已知直角三角形ABC，其中∠C=90°，AC=3cm, BC=4cm，求AB的长度。",
"entities": [
{"entity": "直角三角形", "type": "几何图形", "start": 3, "end": 8},
{"entity": "∠C", "type": "角度", "start": 16, "end": 18},
...
]
}
获取与使用
请遵循发布的具体指南获取本数据集，并确保其用于合法的研究和产品开发目的。由于数据敏感性，可能需要同意相关的使用协议。
贡献与反馈
我们欢迎社区成员对数据集提出建议或贡献更多标注数据，共同促进教育技术领域的进步。若有任何问题或建议，敬请通过项目主页或相关论坛联系我们。
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