Supplementary 2 Relation extraction result

Name: Supplementary 2 Relation extraction result
Creator: timakum, tatsawan
Published: 2021-09-20T00:00:00+08:00

Figshare2021-09-20 更新2026-04-08 收录

关系抽取

精神健康文本挖掘

数据链接：

https://figshare.com/articles/dataset/Supplementary_2_Relation_extraction_result/16643005/1 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

<b>Bipolar Disorder Content Analysis</b>

提供机构：

timakum, tatsawan

创建时间：

2021-09-20

DREB

关系抽取

去偏技术

DREB是由南京大学新型软件技术国家重点实验室提出的去偏关系抽取基准数据集，旨在解决现有关系抽取模型中存在的实体偏见问题。该数据集通过实体替换技术打破实体提及与关系类型之间的伪相关性，确保模型无法仅依赖实体提及进行预测。DREB包含来自TACRED、TACREV和Re-TACRED等广泛使用的关系抽取数据集的样本，并通过Bias Evaluator和PPL Evaluator确保数据集的低偏见和高

arXiv2025-01-03 更新670

ruanchaves/rerelem

关系抽取

葡萄牙语处理

ReRelEM数据集是一个用于葡萄牙语文本中命名实体之间关系检测和分类的数据集。数据集包含2226个训练实例、701个验证实例和805个测试实例。每个实例包含两个句子，句子中的两个实体分别用[E1]和[E2]标签标记。数据集提供了四类关系分类：identity、included-in、located-in和other（进一步细分为20种不同关系）。尽管保留了超过99%的原始实例，但该数据集并不完全

Hugging Face2023-04-14 更新250

tacred

关系抽取

自然语言处理

TACRED is a large-scale relation extraction dataset with 106,264 examples built over newswire and web text from the corpus used in the yearly TAC Knowledge Base Population (TAC KBP) challenges. Exam

huggingface.co220

TACRED-Full

关系抽取

自然语言处理

TACRED-Full是一个大规模的关系抽取数据集，包含超过10万个标注的句子，涵盖42种不同的关系类型。该数据集主要用于研究和开发自然语言处理中的关系抽取模型。

nlp.stanford.edu460

AW-OIE

自然语言处理

关系抽取

该数据集源自2016年的OIE，并添加了QA-SRL注解，其中包含了用于训练的多关系句子。每句话大约有4个关系。数据集规模为3300个句子，包含12952个标注序列，任务是开放关系抽取。

arXiv220