zjunlp/KGEditor

KGEditor数据集旨在修改和添加知识图谱嵌入模型中的知识，设计了两个子任务：EDIT和ADD。EDIT子任务用于修改存储在知识图谱嵌入中的错误事实知识，而ADD子任务则用于向模型中添加全新知识，而无需重新训练整个模型。该数据集基于FB15k-237和WN18RR两个基准数据集构建，包含了数据实例、字段描述和数据分割的详细信息。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• 名称: KGEditor

数据集描述

• 目的: 该数据集旨在修改知识图谱嵌入(KGE)模型中的错误知识，并向模型中注入新知识。为此，设计了两个子任务：EDIT和ADD。
• 子任务:
  • EDIT: 编辑存储在知识图谱嵌入中的错误事实知识。
  • ADD: 向模型中添加全新知识，无需重新训练整个模型。

数据集构建

• 基准数据集: FB15k-237 和 WN18RR
• 数据处理:
  • EDIT任务: 从FB15k-237和WN18RR中采样困难三元组作为候选。
  • ADD任务: 使用FB15k-237和WN18RR的原始训练集构建预训练数据集，并使用标准归纳设置中的数据。

数据集结构

• 数据实例:

  • EDIT示例:

    { "ori": ["Jennifer Connelly", "type of union", "Marriage"], "cor": ["Stephen Sondheim", "type of union", "Marriage"], "process": ["[MASK]", "type of union", "Marriage"], "label": "Jennifer Connelly" }

  • ADD示例:

    { "triples": ["Darryl F. Zanuck", "place of death", "Palm Springs"], "label": "Palm Springs", "head": 0 }

• 数据字段:

  • EDIT任务:
    • ori: 预训练数据集中的事实。
    • cor: 损坏的三元组。
    • process: 替换错误实体后的三元组。
    • label: 分类标签，范围为所有实体。
  • ADD任务:
    • triples: 需要注入模型的新知识。
    • label: 分类标签，范围为所有实体。
    • head: 未出现在预训练中的头或尾实体。

数据集大小

• 规模: 1K<n<10K

引用信息

@article{DBLP:journals/corr/abs-2301-10405, author = {Siyuan Cheng and Ningyu Zhang and Bozhong Tian and Zelin Dai and Feiyu Xiong and Wei Guo and Huajun Chen}, title = {Editing Language Model-based Knowledge Graph Embeddings}, journal = {CoRR}, volume = {abs/2301.10405}, year = {2023}, url = {https://doi.org/10.48550/arXiv.2301.10405}, doi = {10.48550/arXiv.2301.10405}, eprinttype = {arXiv}, eprint = {2301.10405}, timestamp = {Thu, 26 Jan 2023 17:49:16 +0100}, biburl = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2301-10405.bib}, bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org} }