Knowledge-Enhanced Relation Extraction Dataset

要約

タイトル:知識強化関係抽出データセット
要約:
– 近年、補助知識グラフを活用する知識強化手法が関係抽出で登場し、従来のテキストベースのアプローチを超えています。
– しかしながら、私たちの知る限り、証拠文と知識グラフの両方を含む公共のデータセットは現在存在しません。このギャップを解決するため、私たちは知識強化関係抽出データセット(KERED)を導入します。
– KEREDは、各文をリレーショナル事実で注釈付けし、エンティティの知識コンテキストをエンティティリンキングを介して提供します。
– 私たちが作成したデータセットを使用して、2つの一般的なタスク設定である文レベルとバッグレベルの下で現代の関係抽出方法を比較しました。
– 実験結果は、KEREDが提供する知識グラフが知識強化関係抽出方法をサポートできることを示しています。
– 私たちは、KEREDが高品質な関係抽出データセットとそれに対応する知識グラフを提供し、知識強化関係抽出方法のパフォーマンスを評価するためのものだと考えています。私たちのデータセットは以下のURLから入手できます:\url{https://figshare.com/projects/KERED/134459}

要約(オリジナル)

Recently, knowledge-enhanced methods leveraging auxiliary knowledge graphs have emerged in relation extraction, surpassing traditional text-based approaches. However, to our best knowledge, there is currently no public dataset available that encompasses both evidence sentences and knowledge graphs for knowledge-enhanced relation extraction. To address this gap, we introduce the Knowledge-Enhanced Relation Extraction Dataset (KERED). KERED annotates each sentence with a relational fact, and it provides knowledge context for entities through entity linking. Using our curated dataset, We compared contemporary relation extraction methods under two prevalent task settings: sentence-level and bag-level. The experimental result shows the knowledge graphs provided by KERED can support knowledge-enhanced relation extraction methods. We believe that KERED offers high-quality relation extraction datasets with corresponding knowledge graphs for evaluating the performance of knowledge-enhanced relation extraction methods. Our dataset is available at: \url{https://figshare.com/projects/KERED/134459}

arxiv情報

著者 Yucong Lin,Hongming Xiao,Jiani Liu,Zichao Lin,Keming Lu,Feifei Wang,Wei Wei
発行日 2023-04-25 08:46:30+00:00
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