SemEval2017

我们描述了从科学文档中提取关键短语及其之间关系的重要任务，这对于理解哪些出版物描述了哪些过程，任务和材料至关重要。尽管这是一项新任务，但我们在3种评估方案中总共提交了26份。我们希望本文报告的任务和发现与致力于理解科学内容的研究人员以及更广泛的知识库人口和信息提取社区相关。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

SemEval2017数据集专注于从科学文档中提取关键短语及其关系，以帮助理解出版物描述的过程、任务和材料。该任务在3种评估方案中收到了26份提交，由伦敦大学学院和马萨诸塞大学阿默斯特分校于2017年发布，适用于科学内容分析和信息提取研究。