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      "content": "此筆資料包含訓練集 (training_set)、測試集 (test_set) 和參考集 (sample_set)：\n- 訓練集 (training_set) 為醫病對話之命名實體辨識，每句依說話對象分句（e.g., 醫師、民眾...），當中以 BIO 標記，共計 19368 句。\n- 測試集 (test_set) 則為欲進行標記的醫病對話語句，共計 4841 句。\n- 參考集 (sample_set) 僅作為提交格式參考。\n\n本次任務請利用訓練集 (training_set) 訓練模型，並預測測試集 (test_set) 的 BIO 標記。提交檔案需為**包含原語句 id**、共計 **4841 列**的 **string 類型** BIO 標記結果，且 BIO 的標籤之間**不能留有空白格** (提交格式請參考 sample_set)。",
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      "content": "第一屆雙葉幼稚園迷你黑客松為一個命名實體（Named Entity Recognition, NER）任務，請利用所提供之資料集訓練序列標記（sequence labeling）模型，預計標記出的實體類型如下：\n\n1. 編號（id）：與個人有關的編號，例如：身分證號碼、證件號碼、卡號、病歷號等。\n2. 臨床事件（clinical_event）：廣為人知的臨床事件，例如：八仙塵爆、COVID-19。\n3. 聯絡方式（contact）：電話號碼、傳真號碼、信箱、IP 位址、網址、網站名稱（例如成大醫院掛號系統）等。\n4. 就學經歷（education）：個人的就學經歷或學歷，如系所、程度，例如：讀成大資工、成大資工所碩士畢業。\n5. 家庭成員（family）：個人的家庭成員，例如：爸爸、姊姊、兒子等。\n6. 地點（location）：地址、商店名、建築物名稱、景點等。\n7. 報告數值（med_exam）：醫療檢查報告、影像報告的數值，例如：肝功能 67、紅血球值 5.8、超音波影像的脾藏 10.67 公分、體溫 36.7 度。\n8. 金額（money）：所有金額，例如：看診金額、個人負擔金額、自費金額。\n9. 名字（name）：所有的姓名、綽號、社群/通訊軟體使用者名稱、個人於團體中的代號等。\n10. 所屬團體（organization）：所有個人參與的組織、團體、社團等等的名稱，例如：歡樂無法黨、成大教職男籃隊。\n11. 職業（profession）：所有任職公司名稱、任職單位等。\n12. 時間（time）：所有日期、時間、年齡等，例如：出生年月日、看診時間。\n13. 其他（others）：其他跟個人隱私有關，可以關聯到當事人的內容。\n\n根據上述命名實體類型，請利用 training_set 進行 BIO 標記訓練，並提交 test_set 的預測結果，當中需包含 **id** 和 **label**（**string** 型態）兩個欄位，資料總數為 **4841 筆**，且 BIO 標籤間**不能有空白格**（繳交格式參考 sample_set）。",
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