Knowledge-Enhanced Relation Extraction Dataset (KERED)

知识增强关系抽取数据集(KERED)是由北京理工大学医学技术学院的研究团队开发的，旨在通过结合证据句子和知识图谱来提升关系抽取的性能。KERED为每个句子标注了关系事实，并通过实体链接提供了实体的知识背景。该数据集包含三个子数据集：NYT10m、Wiki80和Wiki20m，总计约127万条实例。KERED的应用领域包括问答、知识图谱构建和阅读理解等，旨在解决传统文本关系抽取方法的局限性。