We present OpenNER 1.0, a standardized collection of openly available named entity recognition (NER) datasets. OpenNER contains 34 datasets spanning 51 languages, annotated in varying named entity ontologies. We correct annotation format issues, standardize the original datasets into a uniform representation, map entity type names to be more consistent across corpora, and provide the collection in a structure that enables research in multilingual and multi-ontology NER. We provide baseline models using three pretrained multilingual language models to compare the performance of recent models and facilitate future research in NER.


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命名实体识别(NER)(也称为实体标识,实体组块和实体提取)是信息抽取的子任务,旨在将非结构化文本中提到的命名实体定位和分类为预定义类别,例如人员姓名、地名、机构名、专有名词等。

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