Wiki-TabNER：将命名实体识别整合至维基百科表格
人工智能
2025-05-05 v2 计算与语言
摘要
多年来，人们对解决表格解释任务的兴趣日益浓厚，但这仍然依赖于可能过于简化的现有数据集。这可能会降低数据集在全面评估中的有效性，并且无法准确表示现实世界中出现的表格。为了丰富现有的基准数据集，我们提取并标注了一个新的、更具挑战性的数据集。所提出的 Wiki-TabNER 数据集具有复杂的表格，每个单元格包含多个实体，并使用 DBpedia 类对命名实体进行标注。该数据集专门设计用于处理表格内的命名实体识别任务，但也可用作评估实体链接任务的更具挑战性的数据集。在本文中，我们描述了 Wiki-TabNER 数据集的显著特征及其标注过程。此外，我们提出了一个提示框架，用于在表格内 NER 任务上评估新的大型语言模型。最后，我们进行了定性分析，以深入了解模型遇到的挑战并理解所提数据集的局限性。
引用
@article{arxiv.2403.04577,
title = {Wiki-TabNER: Integrating Named Entity Recognition into Wikipedia Tables},
author = {Aneta Koleva and Martin Ringsquandl and Ahmed Hatem and Thomas Runkler and Volker Tresp},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.04577},
year = {2025}
}
备注
Accepted at SIGIR 2025 conference