知识增强的关系抽取数据集
机器学习
2023-04-26 v3
摘要
近年来，利用辅助知识图谱的知识增强方法在关系抽取中崭露头角，超越了传统的基于文本的方法。然而，据我们所知，目前尚无公开数据集同时涵盖用于知识增强关系抽取的证据句子与知识图谱。为弥补这一空白，我们推出了知识增强关系抽取数据集（KERED）。KERED 为每句话标注了一个关系事实，并通过实体链接为实体提供知识上下文。利用我们策划的数据集，我们在两种主流任务设置（句子级与包级）下比较了当代关系抽取方法。实验结果表明，KERED 提供的知识图谱能够支撑知识增强的关系抽取方法。我们相信，KERED 为评估知识增强关系抽取方法的性能提供了带有对应知识图谱的高质量关系抽取数据集。我们的数据集可在以下地址获取：\url{https://figshare.com/projects/KERED/134459}
引用
@article{arxiv.2210.11231,
title = {Knowledge-Enhanced Relation Extraction Dataset},
author = {Yucong Lin and Hongming Xiao and Jiani Liu and Zichao Lin and Keming Lu and Feifei Wang and Wei Wei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.11231},
year = {2023}
}
备注
20 pages, 6 figures, submitted to Neural Computing and Applications