universalner/uner_llm_instructions · Datasets at Hugging Face

inputs stringlengths 306 2.46k	targets stringlengths 13 4.91k
请识别下面提供的输入句子中提到的所有命名实体。仅使用以下类别：PER-人名、ORG-组织和LOC-地点。请记住，国籍既不是地点，也不是组织，组织可以代表其他人群。请注意提供的示例。您应该只以JSON格式输出结果，遵循与所提供的示例结果类似的结构。例句和结果：婷婷向昏迷中的婆婆诉说，为什么生活会与她想像的不一样。 "Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "婷婷", "Start": 0, "End": 2 } ] 考虑到下面的输入句子，输出结果是什么？在餐厅方面，于2006年曾经进行改革及翻新...	"Results": []
请识别下面提供的输入句子中提到的所有命名实体。仅使用以下类别：PER-人名、ORG-组织和LOC-地点。请记住，国籍既不是地点，也不是组织，组织可以代表其他人群。请注意提供的示例。您应该只以JSON格式输出结果，遵循与所提供的示例结果类似的结构。例句和结果：婷婷向昏迷中的婆婆诉说，为什么生活会与她想像的不一样。 "Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "婷婷", "Start": 0, "End": 2 } ] 考虑到下面的输入句子，输出结果是什么？ “地下都市高速度交通事业”即是指地下铁，因...	"Results": [ { "TypeName": "LOC", "Text": "东京", "Start": 44, "End": 46 }, { "TypeName": "LOC", "Text": "东京", "Start": 44, "End": 46 } ]
请识别下面提供的输入句子中提到的所有命名实体。仅使用以下类别：PER-人名、ORG-组织和LOC-地点。请记住，国籍既不是地点，也不是组织，组织可以代表其他人群。请注意提供的示例。您应该只以JSON格式输出结果，遵循与所提供的示例结果类似的结构。例句和结果：婷婷向昏迷中的婆婆诉说，为什么生活会与她想像的不一样。 "Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "婷婷", "Start": 0, "End": 2 } ] 考虑到下面的输入句子，输出结果是什么？为方便生意往来，带水佬在香港、澳门设有临时...	"Results": [ { "TypeName": "LOC", "Text": "香港", "Start": 12, "End": 14 }, { "TypeName": "LOC", "Text": "澳门", "Start": 15, "End": 17 } ]
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请识别下面提供的输入句子中提到的所有命名实体。仅使用以下类别：PER-人名、ORG-组织和LOC-地点。请记住，国籍既不是地点，也不是组织，组织可以代表其他人群。请注意提供的示例。您应该只以JSON格式输出结果，遵循与所提供的示例结果类似的结构。例句和结果：婷婷向昏迷中的婆婆诉说，为什么生活会与她想像的不一样。 "Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "婷婷", "Start": 0, "End": 2 } ] 考虑到下面的输入句子，输出结果是什么？这幪面超人并不列入正传的系列。	"Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "幪面超人", "Start": 1, "End": 5 } ]
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请识别下面提供的输入句子中提到的所有命名实体。仅使用以下类别：PER-人名、ORG-组织和LOC-地点。请记住，国籍既不是地点，也不是组织，组织可以代表其他人群。请注意提供的示例。您应该只以JSON格式输出结果，遵循与所提供的示例结果类似的结构。例句和结果：婷婷向昏迷中的婆婆诉说，为什么生活会与她想像的不一样。 "Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "婷婷", "Start": 0, "End": 2 } ] 考虑到下面的输入句子，输出结果是什么？ 1890年9月9日，库尔特·勒温出生在德国...	"Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "库尔特·勒温", "Start": 10, "End": 16 }, { "TypeName": "LOC", "Text": "德国普鲁士波森省莫吉尔诺乡村", "Start": 19, "End": 33 }, { "TypeName": "LOC", "Text": "波兰", "Start": 36, "End"...
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请识别下面提供的输入句子中提到的所有命名实体。仅使用以下类别：PER-人名、ORG-组织和LOC-地点。请记住，国籍既不是地点，也不是组织，组织可以代表其他人群。请注意提供的示例。您应该只以JSON格式输出结果，遵循与所提供的示例结果类似的结构。例句和结果：婷婷向昏迷中的婆婆诉说，为什么生活会与她想像的不一样。 "Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "婷婷", "Start": 0, "End": 2 } ] 考虑到下面的输入句子，输出结果是什么？近年来，数学的应用更深入到社会和人文科学领...	"Results": []
请识别下面提供的输入句子中提到的所有命名实体。仅使用以下类别：PER-人名、ORG-组织和LOC-地点。请记住，国籍既不是地点，也不是组织，组织可以代表其他人群。请注意提供的示例。您应该只以JSON格式输出结果，遵循与所提供的示例结果类似的结构。例句和结果：婷婷向昏迷中的婆婆诉说，为什么生活会与她想像的不一样。 "Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "婷婷", "Start": 0, "End": 2 } ] 考虑到下面的输入句子，输出结果是什么？直至1970年代彩色摄影技术成熟，全自动的...	"Results": []
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请识别下面提供的输入句子中提到的所有命名实体。仅使用以下类别：PER-人名、ORG-组织和LOC-地点。请记住，国籍既不是地点，也不是组织，组织可以代表其他人群。请注意提供的示例。您应该只以JSON格式输出结果，遵循与所提供的示例结果类似的结构。例句和结果：婷婷向昏迷中的婆婆诉说，为什么生活会与她想像的不一样。 "Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "婷婷", "Start": 0, "End": 2 } ] 考虑到下面的输入句子，输出结果是什么？此项疾病最早是由美国神经外科医生库欣（Ha...	"Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "库欣", "Start": 16, "End": 18 }, { "TypeName": "PER", "Text": "Harvey Cushing", "Start": 19, "End": 33 } ]
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请识别下面提供的输入句子中提到的所有命名实体。仅使用以下类别：PER-人名、ORG-组织和LOC-地点。请记住，国籍既不是地点，也不是组织，组织可以代表其他人群。请注意提供的示例。您应该只以JSON格式输出结果，遵循与所提供的示例结果类似的结构。例句和结果：婷婷向昏迷中的婆婆诉说，为什么生活会与她想像的不一样。 "Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "婷婷", "Start": 0, "End": 2 } ] 考虑到下面的输入句子，输出结果是什么？根据2010年人口普查，本县共有人口90,...	"Results": []
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"Results": [ { "TypeName": "LOC", "Text": "东京", "Start": 44, "End": 46 }, { "TypeName": "LOC", "Text": "东京", "Start": 44, "End": 46 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "LOC", "Text": "香港", "Start": 12, "End": 14 }, { "TypeName": "LOC", "Text": "澳门", "Start": 15, "End": 17 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "潘恩", "Start": 0, "End": 2 }, { "TypeName": "LOC", "Text": "英国", "Start": 4, "End": 6 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "币原坦", "Start": 2, "End": 5 }, { "TypeName": "ORG", "Text": "台北帝国大学", "Start": 6, "End": 12 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "幪面超人", "Start": 1, "End": 5 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "良太郎", "Start": 7, "End": 10 }, { "TypeName": "PER", "Text": "桃太洛斯", "Start": 27, "End": 31 }, { "TypeName": "PER", "Text": "桃太洛斯", "Start": 27, "End": 31 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "朱基彻", "Start": 9, "End": 12 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "平林佐和子", "Start": 0, "End": 5 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "LOC", "Text": "平顶山市", "Start": 0, "End": 4 }, { "TypeName": "LOC", "Text": "淮河", "Start": 11, "End": 13 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "胡颂平", "Start": 9, "End": 12 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "LOC", "Text": "广东", "Start": 3, "End": 5 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "ORG", "Text": "广东电视台新闻频道", "Start": 0, "End": 9 }, { "TypeName": "ORG", "Text": "南方电视台科教频道", "Start": 26, "End": 35 }, { "TypeName": "ORG", "Text": "TVS-5", "Start": 37, "End":...

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"Results": [ { "TypeName": "LOC", "Text": "广东", "Start": 22, "End": 24 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "胡耀邦", "Start": 7, "End": 10 } ]

请识别下面提供的输入句子中提到的所有命名实体。仅使用以下类别：PER-人名、ORG-组织和LOC-地点。请记住，国籍既不是地点，也不是组织，组织可以代表其他人群。请注意提供的示例。您应该只以JSON格式输出结果，遵循与所提供的示例结果类似的结构。例句和结果：婷婷向昏迷中的婆婆诉说，为什么生活会与她想像的不一样。 "Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "婷婷", "Start": 0, "End": 2 } ] 考虑到下面的输入句子，输出结果是什么？ 1965年8月25日，学校在茂名的新址正式...

"Results": [ { "TypeName": "LOC", "Text": "茂名", "Start": 14, "End": 16 } ]

请识别下面提供的输入句子中提到的所有命名实体。仅使用以下类别：PER-人名、ORG-组织和LOC-地点。请记住，国籍既不是地点，也不是组织，组织可以代表其他人群。请注意提供的示例。您应该只以JSON格式输出结果，遵循与所提供的示例结果类似的结构。例句和结果：婷婷向昏迷中的婆婆诉说，为什么生活会与她想像的不一样。 "Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "婷婷", "Start": 0, "End": 2 } ] 考虑到下面的输入句子，输出结果是什么？ 1929年，广州市实行市长制。

"Results": [ { "TypeName": "LOC", "Text": "广州市", "Start": 6, "End": 9 } ]

请识别下面提供的输入句子中提到的所有命名实体。仅使用以下类别：PER-人名、ORG-组织和LOC-地点。请记住，国籍既不是地点，也不是组织，组织可以代表其他人群。请注意提供的示例。您应该只以JSON格式输出结果，遵循与所提供的示例结果类似的结构。例句和结果：婷婷向昏迷中的婆婆诉说，为什么生活会与她想像的不一样。 "Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "婷婷", "Start": 0, "End": 2 } ] 考虑到下面的输入句子，输出结果是什么？ 1999年的全国性反美活动，有数十万群众、...

"Results": [ { "TypeName": "ORG", "Text": "北约", "Start": 33, "End": 35 }, { "TypeName": "LOC", "Text": "驻广州美国使馆", "Start": 44, "End": 51 } ]

请识别下面提供的输入句子中提到的所有命名实体。仅使用以下类别：PER-人名、ORG-组织和LOC-地点。请记住，国籍既不是地点，也不是组织，组织可以代表其他人群。请注意提供的示例。您应该只以JSON格式输出结果，遵循与所提供的示例结果类似的结构。例句和结果：婷婷向昏迷中的婆婆诉说，为什么生活会与她想像的不一样。 "Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "婷婷", "Start": 0, "End": 2 } ] 考虑到下面的输入句子，输出结果是什么？隋文帝废南海郡，置广州总管府，后改为都督府...

"Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "隋文帝", "Start": 0, "End": 3 }, { "TypeName": "LOC", "Text": "南海郡", "Start": 4, "End": 7 }, { "TypeName": "LOC", "Text": "广州总管府", "Start": 9, "End": 14 } ]

请识别下面提供的输入句子中提到的所有命名实体。仅使用以下类别：PER-人名、ORG-组织和LOC-地点。请记住，国籍既不是地点，也不是组织，组织可以代表其他人群。请注意提供的示例。您应该只以JSON格式输出结果，遵循与所提供的示例结果类似的结构。例句和结果：婷婷向昏迷中的婆婆诉说，为什么生活会与她想像的不一样。 "Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "婷婷", "Start": 0, "End": 2 } ] 考虑到下面的输入句子，输出结果是什么？ 2003年3月1日，广州数字电视正式试播。...

"Results": [ { "TypeName": "LOC", "Text": "广州", "Start": 10, "End": 12 } ]

请识别下面提供的输入句子中提到的所有命名实体。仅使用以下类别：PER-人名、ORG-组织和LOC-地点。请记住，国籍既不是地点，也不是组织，组织可以代表其他人群。请注意提供的示例。您应该只以JSON格式输出结果，遵循与所提供的示例结果类似的结构。例句和结果：婷婷向昏迷中的婆婆诉说，为什么生活会与她想像的不一样。 "Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "婷婷", "Start": 0, "End": 2 } ] 考虑到下面的输入句子，输出结果是什么？本法院的辖区是广州铁路局的辖区。

"Results": [ { "TypeName": "ORG", "Text": "广州铁路局", "Start": 7, "End": 12 } ]

请识别下面提供的输入句子中提到的所有命名实体。仅使用以下类别：PER-人名、ORG-组织和LOC-地点。请记住，国籍既不是地点，也不是组织，组织可以代表其他人群。请注意提供的示例。您应该只以JSON格式输出结果，遵循与所提供的示例结果类似的结构。例句和结果：婷婷向昏迷中的婆婆诉说，为什么生活会与她想像的不一样。 "Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "婷婷", "Start": 0, "End": 2 } ] 考虑到下面的输入句子，输出结果是什么？广西师范学院是一所普通全日制本科师范院校。...

"Results": [ { "TypeName": "ORG", "Text": "广西师范学院", "Start": 0, "End": 6 } ]

请识别下面提供的输入句子中提到的所有命名实体。仅使用以下类别：PER-人名、ORG-组织和LOC-地点。请记住，国籍既不是地点，也不是组织，组织可以代表其他人群。请注意提供的示例。您应该只以JSON格式输出结果，遵循与所提供的示例结果类似的结构。例句和结果：婷婷向昏迷中的婆婆诉说，为什么生活会与她想像的不一样。 "Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "婷婷", "Start": 0, "End": 2 } ] 考虑到下面的输入句子，输出结果是什么？天皇和朝廷，分别于723年和743年，颁布...

"Results": []

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请识别下面提供的输入句子中提到的所有命名实体。仅使用以下类别：PER-人名、ORG-组织和LOC-地点。请记住，国籍既不是地点，也不是组织，组织可以代表其他人群。请注意提供的示例。您应该只以JSON格式输出结果，遵循与所提供的示例结果类似的结构。例句和结果：婷婷向昏迷中的婆婆诉说，为什么生活会与她想像的不一样。 "Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "婷婷", "Start": 0, "End": 2 } ] 考虑到下面的输入句子，输出结果是什么？碑亭于嘉靖十二年（1533年）重建，民国六...

"Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "嘉靖", "Start": 3, "End": 5 }, { "TypeName": "PER", "Text": "胡瑞霖", "Start": 29, "End": 32 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "LOC", "Text": "庐山", "Start": 8, "End": 10 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "库尔特·勒温", "Start": 10, "End": 16 }, { "TypeName": "LOC", "Text": "德国普鲁士波森省莫吉尔诺乡村", "Start": 19, "End": 33 }, { "TypeName": "LOC", "Text": "波兰", "Start": 36, "End"...

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"Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "蓝侬", "Start": 9, "End": 11 }, { "TypeName": "PER", "Text": "菲尔·斯佩克特", "Start": 12, "End": 19 }, { "TypeName": "PER", "Text": "Phil Spector", "Start": 20, "End": ...

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"Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "保罗·麦卡特尼", "Start": 11, "End": 18 }, { "TypeName": "PER", "Text": "琳达", "Start": 22, "End": 24 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "LOC", "Text": "庞家堡站", "Start": 0, "End": 4 }, { "TypeName": "LOC", "Text": "Pangjiabu Railway Station", "Start": 5, "End": 30 }, { "TypeName": "LOC", "Text": "中国河北省张家口市宣化区庞家堡镇", "Start...

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"Results": [ { "TypeName": "LOC", "Text": "库伊瓦河", "Start": 0, "End": 4 }, { "TypeName": "LOC", "Text": "芬兰", "Start": 5, "End": 7 }, { "TypeName": "LOC", "Text": "北博滕区", "Start": 13, "End": 17 }, ...

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"Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "库欣", "Start": 16, "End": 18 }, { "TypeName": "PER", "Text": "Harvey Cushing", "Start": 19, "End": 33 } ]

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请识别下面提供的输入句子中提到的所有命名实体。仅使用以下类别：PER-人名、ORG-组织和LOC-地点。请记住，国籍既不是地点，也不是组织，组织可以代表其他人群。请注意提供的示例。您应该只以JSON格式输出结果，遵循与所提供的示例结果类似的结构。例句和结果：婷婷向昏迷中的婆婆诉说，为什么生活会与她想像的不一样。 "Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "婷婷", "Start": 0, "End": 2 } ] 考虑到下面的输入句子，输出结果是什么？康乃尔大学（英文：Cornell Univ...

"Results": [ { "TypeName": "ORG", "Text": "康乃尔大学", "Start": 0, "End": 5 }, { "TypeName": "ORG", "Text": "Cornell University", "Start": 9, "End": 27 }, { "TypeName": "LOC", "Text": "美国纽约州绮色佳", "Start": 33, ...

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"Results": [ { "TypeName": "ORG", "Text": "康乃尔大学", "Start": 0, "End": 5 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "阿胜", "Start": 2, "End": 4 }, { "TypeName": "PER", "Text": "善作", "Start": 9, "End": 11 }, { "TypeName": "PER", "Text": "松坂", "Start": 32, "End": 34 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "威廉二世", "Start": 9, "End": 13 }, { "TypeName": "PER", "Text": "罗贝尔", "Start": 14, "End": 17 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "LOC", "Text": "康宁道", "Start": 1, "End": 4 }, { "TypeName": "LOC", "Text": "功乐道", "Start": 13, "End": 16 }, { "TypeName": "LOC", "Text": "和康径", "Start": 17, "End": 20 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "LOC", "Text": "美国", "Start": 0, "End": 2 }, { "TypeName": "LOC", "Text": "新罕布希尔", "Start": 8, "End": 13 }, { "TypeName": "LOC", "Text": "美国", "Start": 0, "End": 2 }, { ...

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"Results": [ { "TypeName": "LOC", "Text": "意大利", "Start": 23, "End": 26 }, { "TypeName": "ORG", "Text": "索维克", "Start": 30, "End": 33 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "LOC", "Text": "台湾", "Start": 43, "End": 45 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "ORG", "Text": "路政署", "Start": 13, "End": 16 }, { "TypeName": "PER", "Text": "Jason", "Start": 20, "End": 25 }, { "TypeName": "PER", "Text": "黄长兴", "Start": 26, "End": 29 } ...

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"Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "徐世昌", "Start": 21, "End": 24 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "廖名缙", "Start": 8, "End": 11 }, { "TypeName": "LOC", "Text": "湖南省泸溪县浦市镇", "Start": 14, "End": 23 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "刘人熙", "Start": 13, "End": 16 }, { "TypeName": "LOC", "Text": "长沙", "Start": 18, "End": 20 }, { "TypeName": "ORG", "Text": "船山学社", "Start": 22, "End": 26 }, ...

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"Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "廖添丁", "Start": 2, "End": 5 }, { "TypeName": "PER", "Text": "明治", "Start": 17, "End": 19 }, { "TypeName": "LOC", "Text": "台北", "Start": 29, "End": 31 }, {...

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"Results": [ { "TypeName": "ORG", "Text": "印尼海事暨渔业部海洋资源监督暨控制署", "Start": 0, "End": 18 }, { "TypeName": "PER", "Text": "夏荷林", "Start": 20, "End": 23 }, { "TypeName": "PER", "Text": "Syahrin Abdurrahman", "Start": ...

请识别下面提供的输入句子中提到的所有命名实体。仅使用以下类别：PER-人名、ORG-组织和LOC-地点。请记住，国籍既不是地点，也不是组织，组织可以代表其他人群。请注意提供的示例。您应该只以JSON格式输出结果，遵循与所提供的示例结果类似的结构。例句和结果：婷婷向昏迷中的婆婆诉说，为什么生活会与她想像的不一样。 "Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "婷婷", "Start": 0, "End": 2 } ] 考虑到下面的输入句子，输出结果是什么？ SBE正在发展一个协调有关全国频谱网路的义...

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请识别下面提供的输入句子中提到的所有命名实体。仅使用以下类别：PER-人名、ORG-组织和LOC-地点。请记住，国籍既不是地点，也不是组织，组织可以代表其他人群。请注意提供的示例。您应该只以JSON格式输出结果，遵循与所提供的示例结果类似的结构。例句和结果：婷婷向昏迷中的婆婆诉说，为什么生活会与她想像的不一样。 "Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "婷婷", "Start": 0, "End": 2 } ] 考虑到下面的输入句子，输出结果是什么？二台中央空调系统中，一部是397吨，另一部...

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"Results": [ { "TypeName": "LOC", "Text": "德国", "Start": 7, "End": 9 }, { "TypeName": "ORG", "Text": "科隆", "Start": 12, "End": 14 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "ORG", "Text": "维迪斯", "Start": 10, "End": 13 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "ORG", "Text": "全美运动汽车竞赛协会", "Start": 0, "End": 10 }, { "TypeName": "LOC", "Text": "弗吉尼亚", "Start": 14, "End": 18 }, { "TypeName": "LOC", "Text": "马丁斯维勒", "Start": 34, "End": 39...

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"Results": [ { "TypeName": "LOC", "Text": "弗吉尼亚", "Start": 0, "End": 4 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "LOC", "Text": "弗吉尼亚", "Start": 0, "End": 4 }, { "TypeName": "LOC", "Text": "弗吉尼亚", "Start": 0, "End": 4 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "LOC", "Text": "弗吉尼亚", "Start": 9, "End": 13 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "LOC", "Text": "弗吉尼亚", "Start": 25, "End": 29 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "LOC", "Text": "弗吉尼亚", "Start": 0, "End": 4 }, { "TypeName": "PER", "Text": "约翰·罗尔夫", "Start": 6, "End": 12 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "LOC", "Text": "东京", "Start": 2, "End": 4 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "LOC", "Text": "亚洲", "Start": 1, "End": 3 }, { "TypeName": "LOC", "Text": "日本", "Start": 4, "End": 6 }, { "TypeName": "LOC", "Text": "韩国", "Start": 7, "End": 9 }, { ...

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"Results": [ { "TypeName": "LOC", "Text": "西班牙", "Start": 2, "End": 5 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "LOC", "Text": "默比施", "Start": 2, "End": 5 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "LOC", "Text": "萨尔茨卡默古特", "Start": 4, "End": 11 }, { "TypeName": "LOC", "Text": "阿特湖畔下阿赫", "Start": 18, "End": 25 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "弗朗西丝·夏默", "Start": 0, "End": 7 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "LOC", "Text": "欧洲", "Start": 2, "End": 4 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "洛佩斯", "Start": 2, "End": 5 }, { "TypeName": "LOC", "Text": "巴西", "Start": 16, "End": 18 }, { "TypeName": "LOC", "Text": "马托格罗索省", "Start": 19, "End": 25 }, ...

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"Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "莱特", "Start": 0, "End": 2 }, { "TypeName": "LOC", "Text": "芝加哥", "Start": 9, "End": 12 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "席勒", "Start": 6, "End": 8 }, { "TypeName": "LOC", "Text": "曼海姆", "Start": 32, "End": 35 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "LOC", "Text": "奉天省", "Start": 18, "End": 21 }, { "TypeName": "LOC", "Text": "日本", "Start": 23, "End": 25 }, { "TypeName": "LOC", "Text": "满洲", "Start": 29, "End": 31 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "黎元洪", "Start": 28, "End": 31 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "LOC", "Text": "西藏", "Start": 11, "End": 13 }, { "TypeName": "PER", "Text": "张庆黎", "Start": 22, "End": 25 }, { "TypeName": "ORG", "Text": "中共河北省委", "Start": 27, "End": 33 } ...

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"Results": [ { "TypeName": "LOC", "Text": "河南省", "Start": 4, "End": 7 }, { "TypeName": "LOC", "Text": "山西省", "Start": 8, "End": 11 } ]

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"Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "张敬尧", "Start": 0, "End": 3 } ]

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请识别下面提供的输入句子中提到的所有命名实体。仅使用以下类别：PER-人名、ORG-组织和LOC-地点。请记住，国籍既不是地点，也不是组织，组织可以代表其他人群。请注意提供的示例。您应该只以JSON格式输出结果，遵循与所提供的示例结果类似的结构。例句和结果：婷婷向昏迷中的婆婆诉说，为什么生活会与她想像的不一样。 "Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "婷婷", "Start": 0, "End": 2 } ] 考虑到下面的输入句子，输出结果是什么？张氏的母亲郑礼是刘康生母傅太后的同母妹妹，...

"Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "张氏", "Start": 0, "End": 2 }, { "TypeName": "PER", "Text": "郑礼", "Start": 5, "End": 7 }, { "TypeName": "PER", "Text": "刘康", "Start": 8, "End": 10 }, { ...

请识别下面提供的输入句子中提到的所有命名实体。仅使用以下类别：PER-人名、ORG-组织和LOC-地点。请记住，国籍既不是地点，也不是组织，组织可以代表其他人群。请注意提供的示例。您应该只以JSON格式输出结果，遵循与所提供的示例结果类似的结构。例句和结果：婷婷向昏迷中的婆婆诉说，为什么生活会与她想像的不一样。 "Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "婷婷", "Start": 0, "End": 2 } ] 考虑到下面的输入句子，输出结果是什么？ 1978年，张皓若调入石油工业部，先后担任...

"Results": [ { "TypeName": "PER", "Text": "张皓若", "Start": 6, "End": 9 }, { "TypeName": "ORG", "Text": "化工部计划司", "Start": 41, "End": 47 }, { "TypeName": "ORG", "Text": "国家能源委员会科技局", "Start": 50, "End": 60 ...