pat_1975_oc.graphml

Harvard Dataverse2011-01-01 更新2026-04-09 收录

专利引文网络

实体消歧

数据链接：

https://dataverse.harvard.edu/file.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/5F1RRI/SNIXBQ 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

Disambiguation lower bound results - 3 year network file starting from application year 1975

创建时间：

2011-01-01

yoonsanglee/AmbigDocs

实体消歧

问答系统

--- license: apache-2.0 task_categories: - question-answering language: - en tags: - multi-document reasoning - entity disambiguation - ambiguous QA task_ids: - open-domain-qa size_categories: - 10K<n

Hugging Face2024-04-22 更新560

zelda

实体消歧

自然语言处理

ZELDA是一个用于实体消歧的基准数据集。由于ZELDA中没有开发集分割，我们将数据集的前90%用于训练，剩余的10%用于开发。对于实体字典，我们使用了由[Rücker和Akbik, 2025](https://github.com/flairNLP/VerbalizED)处理的维基百科页面ID和维基数据描述。 - **仓库:** [https://github.com/flairNLP/zel

Hugging Face2025-12-11 更新260

naist-nlp/zelda

实体消歧

自然语言处理

ZELDA是一个用于实体消歧的基准数据集。数据集的来源是Kensho Derived Wikimedia Dataset，包含821401个实体。数据集分为训练集和开发集，其中训练集占前90%，开发集占后10%。实体字典使用了Wikipedia页面ID和Wikidata描述。

Hugging Face2025-12-11 更新80

boragokbakan/entity_disambiguation

实体消歧

自然语言处理

Entity Disambiguation数据集用于训练和评估实体消歧模型。该数据集可以通过HuggingFace的`datasets`库轻松导入，并提供了多个子数据集名称，如`blink`、`ace2004`、`aida`等。特别提醒由于BLINK训练集非常大（约10GB），建议在调用`load_dataset`时设置`streaming=True`。

Hugging Face2023-03-10 更新420

ShadowLink

自然语言处理

实体消歧

ShadowLink 数据集旨在评估实体遮蔽对实体消歧任务的影响。论文：Vera Provatorova、Svitlana Vakulenko、Samarth Bhargav、Evangelos Kanoulas 的“使用先验探针对实体消歧的鲁棒性评估：实体遮盖的案例”。 EMNLP 2021。

OpenDataLab2026-07-12 更新250