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CCKS2019-IPRE人物关系抽取数据集

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简介：
CCKS2019-IPRE人物关系抽取数据集是由中国中文信息学会主办的比赛所使用的数据集，用于评估参赛者在从文本中自动识别和提取人物之间复杂关系的能力。 数据可以分为三个主要部分：训练集、验证集和测试集。数据有两种粒度级别：句子级别的关系以及包含多个句子的关系包。此外，还有用于训练词向量和语言模型的大规模无标注语料。

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  • CCKS2019-IPRE人物关系抽取数据集
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    CCKS2019-IPRE人物关系抽取数据集是由中国中文信息学会主办的比赛所使用的数据集，用于评估参赛者在从文本中自动识别和提取人物之间复杂关系的能力。 数据可以分为三个主要部分：训练集、验证集和测试集。数据有两种粒度级别：句子级别的关系以及包含多个句子的关系包。此外，还有用于训练词向量和语言模型的大规模无标注语料。
     
  • DuIE2.0数据集中的关系抽取
    优质
    简介：DuIE2.0数据集致力于提供大规模中文文本中实体关系的标注信息，促进复杂关系抽取的研究与发展。 关系抽取任务采用DuIE2.0数据集，该数据集包含超过43万三元组、21万条中文句子及定义的48种预设的关系类型。具体而言： - **关系模式**：包括48个预设的关系类别，其中43个为简单O值类型，5个是复杂O值类型。 - **训练集**：包含约17万个句子及其对应的SPO（主体、谓语和宾语），用于模型的训练。 - **验证集**：包含2万条句子及对应关系，同样包括了SPO信息，主要用于参数调试与竞赛模型训练过程中的性能调整。 - **测试集**：由大约2万句组成，并未提供其中对应的SPO数据。此部分的数据被用于最终系统的评估效果。 为了防止针对测试数据的过度优化或调试，在测试集中会加入额外的混淆数据以增加挑战性。
     
  • WebNLG：NLP关系抽取的开源数据集
    优质
    WebNLG数据集是一个开源资源，专注于自然语言处理中的语义信息抽取任务，旨在促进从文本到结构化数据转换的研究进展。 《A Novel Cascade Binary Tagging Framework for Relational Triple Extraction》这篇论文的数据集包含5019个训练样本、500个验证样本以及703个测试样本。
     
  • NYT数据集关系抽取（BIO格式）.zip
    优质
    这是一个包含新闻文章的数据集，用于训练和评估关系抽取模型，采用BIO标注格式标记实体间的关系，便于自然语言处理研究。 本资源是关系抽取公开数据集NYT，已转成BIO格式，可直接用于端到端的关系抽取训练。
     
  • 数据集中的关系抽取与信息提取
    优质
    数据集中的关系抽取与信息提取探讨了从大规模数据集中自动识别和抽取出实体间的关系及有用信息的技术方法，涵盖模式匹配、机器学习等手段。 根据《知识图谱发展报告2018》的介绍，框架主要设计有以下五大功能： - 知识表示学习（Knowledge Representation Learning） - 实体识别与链接（Entity Recognition and Linking） - 实体关系抽取（Entity Relation Extraction） - 事件检测与抽取（Event Detection and Extraction） - 知识存储与查询（Knowledge Storage and Query） 此外，还包括知识推理功能。因此，该框架将包含六个主要的功能模块：krl、erl、ere、ede、ksq和kr以及其他辅助功能模块。
     
  • SemEval2010任务8实体关系抽取数据集
    优质
    简介：SemEval2010任务8实体关系抽取数据集是专为评估文本中实体间语义关系自动抽取技术而设计的数据集合，涵盖丰富多样的句子结构和领域知识。 SemEval2010任务8的实体关系抽取数据集已经包含了标注好的语料。
     
  • 中文文学实体关系抽取数据集
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    中文文学实体关系抽取数据集是一份专为中文文本设计的数据集合，包含大量文学作品中的实体及其实体间的关系信息，旨在促进自然语言处理领域内的研究与应用。 基于几个可用的命名实体识别（NER）和关系抽取（RE）数据集，定义了7个实体标签和9个关系标签。每个实体都由带有多个属性的T标签标识；每个关系则通过R标签进行标注，并且该标签可以具有多种属性。
     
  • 事件抽取任务相关数据集.rar
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    本资源包包含用于自然语言处理中事件抽取任务的各种数据集，适用于研究和开发人员进行模型训练与测试。 科大讯飞在2020年举办了一场事件抽取比赛，并发布了相关的数据集用于训练和测试。这些数据集包括了自然语言处理任务所需的语料库，旨在帮助参与者进行有效的事件抽取研究与实践。
     
  • 数据结构图谱的构建及关系抽取数据集.rar
    优质
    本资源包含数据结构图谱的构建方法及其相关的关系抽取数据集，适用于研究与开发领域中复杂数据关联分析的需求。 本数据集主要用于构建数据结构学科的知识图谱，包含超过500个数据结构相关知识实体、9种关系类型以及176,000多个示例和16,000多对实体对，并且已标注了3,676个实体对的关系。通过机器学习模型训练这些已知的实体对之间的关系，可以推断未知实体间的关系，从而完成知识图谱的构建。
     
  • 人物关系提取
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    似乎您提供的信息中缺少了具体的人物或主题名称以及它们的关系细节。请您提供更详细的信息，比如涉及的具体人物、事件背景等，这样我才能准确地帮助您撰写出符合要求的简介。例如：《红楼梦》中的人物关系或者电影《泰坦尼克号》中的主要角色及其关系等等。请具体化您的请求以便我能更好地协助您。 以《釜山行》中的角色关系为例，介绍如何进行人物关系抽取，并提供代码和数据供参考使用。这些示例已经过测试并确认有效。