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该数据集用于事件抽取任务。

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简介：
该事件抽取任务数据集是由科大讯飞在2020年举办的比赛中发布的，旨在为研究者和开发者提供宝贵的训练资源。该数据集包含了训练集和测试集，并可作为自然语言处理（NLP）领域的训练语料，为事件抽取任务模型的构建和优化提供支持。因此，该事件抽取任务数据集对于推动相关领域的研究具有重要的价值。

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  • 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。
     
  • SemEval2010任务8实体关系抽取数据集
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    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。
     
  • 杜EE：百度事件抽取数据集
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    杜EE：百度事件抽取数据集是由百度公司开发的一个大规模中文事件抽取的数据集，旨在促进自然语言处理领域对于复杂文本中事件自动识别的研究与应用。 百度事件抽取数据集DuEE是一个专门用于训练和评估事件抽取模型的数据集合。该数据集包含丰富的实体关系标注以及多种类型的事件描述，旨在帮助研究者更好地理解并开发针对中文文本的自动信息提取技术。
     
  • 基于Duee数据集的句子级事件抽取
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    本研究聚焦于利用Duee数据集进行句子级别的事件抽取任务，采用先进的自然语言处理技术，以提高事件识别与分类的准确率。 句子级事件抽取任务使用DuEE1.0数据集进行处理。该数据集包含65个预先定义的事件类型约束以及大约17,000条中文语句。 具体来说，DuEE1.0数据集包括以下五个部分： - **事件类型约束**：共有65种不同的事件类型，并且每一种类型对应有121个论元角色类别。 - **训练集**：包含约12,000条句子。每个句子都标注了对应的事件类型、论元及其在句中的具体角色，用于竞赛模型的训练过程。 - **验证集**：大约包括1500条语句，同样标记有每句话中涉及的事件类型、论元以及其角色信息，用来进行竞赛模型训练及参数调试工作。 - **测试集**：包含约3,500个句子。这些句子没有提供相应的事件类型和论元及其角色标注信息，用于最终系统效果评估。 为了防止针对测试数据集的过度调整，在该数据集中还会额外加入一些混淆性数据以增加模型泛化能力的要求。
     
  • 离线数据处理之数据抽取任务一：
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    本专题探讨离线数据处理中数据抽取的关键技术与实践应用，详细介绍如何高效准确地从不同数据源提取所需信息。 在大数据处理领域，数据抽取是指从源系统提取并转换数据至目标系统的流程。这一过程有助于企业更有效地管理和利用其数据资源，在诸如数据仓库与商业智能系统等众多应用场景中发挥着重要作用。 本次任务的目标是从ds_db01数据库的customer_inf表中抽取增量数据，并将其导入到Hive数据库中的ods库下的相应表格内。为达成此目标，我们将借助Spark SQL读取MySQL数据库内的相关数据并写入至Hive表里。 作为Apache Spark的一部分，Spark SQL提供了一套高级API用于处理结构化数据，支持从多种来源（如 MySQL、Hive 和 Parquet 等）中提取信息，并将其转换为统一的数据模型。在此任务执行过程中，我们将利用Spark Session创建一个应用程序实例，并通过read方法读取MySQL数据库中的customer_inf表内容。 随后，在将这些数据写入到Hive的ods库时，我们首先定义了一个静态分区的表结构，其分区依据是etl_date字段（类型为String），并设定该值为当前日期减去一天后的格式化日期（yyyyMMdd）。之后通过insert into语句实现向Hive表的数据填充。 此外，在此任务中还应用了Hive的分区特性来优化数据存储与查询效率。具体而言，Hive中的分区表允许根据特定字段对数据进行细分处理，例如按照时间戳划分等手段能够显著提升检索速度并节约磁盘空间占用量。 在执行上述操作时还需关注不同类型的数据转换问题：比如MySQL数据库中datetime类型需要转化为Hive的timestamp格式。因此，在读取和写入阶段都应确保正确指定相应数据类型的映射关系，以保证数据的一致性和完整性。 最后，我们通过使用Spark提供的show partitions命令来检查并确认Hive表内的分区设置情况。这一工具能够帮助验证目标表格是否已按照预期构建完成，并了解其内部的组织结构及存储分布状况。 综上所述，本任务演示了如何利用Spark SQL实现从MySQL数据库向Hive系统的数据迁移过程，这不仅提升了企业数据管理能力，同时也为后续的大规模数据分析奠定了坚实的基础。
     
  • 人工智能项目实践：利用基于Transformer的预训练模型在ACE2005数据集中执行事件抽取任务.zip
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    本项目旨在通过使用基于Transformer架构的预训练模型，在ACE2005数据集上进行事件抽取，以提升信息提取的准确性和效率。 在ace2005数据集上进行事件抽取任务时，使用了BERT、OpenAI-GPT2、ALBERT、XLM、Roberta、XLNet、Ctrl、DistilBert以及TransfoXL等预训练语言模型，并基于nlpcl-lab的bert-event-extraction框架进行了代码修改。在原项目的模型构建部分中，我们用transformers包和CRF模型进行替换。 整个任务采用序列标注的方式完成，未使用任何辅助信息。首先利用crf进行触发词识别，然后根据触发词的结果再通过crf进行论元识别。当预训练模型选择xlm-roberta-large时，trigger-f1得分为0.72；argument-f1得分为0.45，并且在argument部分提升了0.05。
     
  • 实测有效：SemEval2010_任务8_实体关系抽取数据集.zip
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    这是一个包含SemEval 2010 Task 8中用于训练和测试的数据集，专注于从文本中抽取出实体之间的特定关系。此资源经过验证，在多种模型上都展现了有效性。 SemEval2010 任务8 实体关系抽取数据集已从其他地方整理完成，并且已经进行了标注，欢迎下载使用。
     
  • 已验证有效：SemEval2010_任务8_实体关系抽取数据集.zip
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    本资料包包含SemEval 2010 Task 8的实体关系抽取数据集，旨在促进学术界对于特定类型文本中实体间关系的研究和模型训练。数据集经过验证，确保其准确性和实用性，适用于自然语言处理中的信息提取任务。 SemEval2010 任务8 实体关系抽取数据集已从其他地方整理完毕，欢迎下载使用！
     
  • bert-event-extraction: ACE 2005中基于BERT的事件抽取任务的PyTorch实现-开源
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    bert-event-extraction 是一个使用 PyTorch 实现的项目，专注于运用 BERT 模型执行 ACE 2005 数据集上的事件抽取任务。该项目为开源性质，便于研究人员和开发者进行进一步研究与应用开发。 标题中的“bert-event-extraction”是一个基于Pytorch的项目，旨在利用BERT模型进行事件抽取任务，特别是针对ACE 2005数据集。事件抽取是自然语言处理（NLP）领域的一个关键任务，它涉及从文本中识别和分类出发生的事件，如“结婚”、“辞职”或“自然灾害”，这对于信息提取、新闻摘要和问答系统等应用至关重要。 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google在2018年提出的一种预训练语言模型。通过Transformer架构实现了对文本的深度理解和双向信息流动，在多项NLP任务中取得了突破性的性能表现。在这个项目中，BERT被用作一个强大的特征提取器，帮助识别和分类文本中的事件。 项目描述提到的“ACE 2005”是指Automatic Content Extraction的2005版本，这是一个广泛使用的事件和实体标注数据集，包含了多种事件类型及丰富的实体信息（如人、组织、地点）及其关系。此数据集常用于评估与开发事件抽取算法。 该项目具有“开源软件”的标签，表明开发者可以自由地查看、使用、修改和分发代码，这对于研究者和开发者来说是一个宝贵的资源。用户可以通过项目的GitHub链接获取完整的代码实现及相关的文档说明等信息，对于学习模型的扩展功能非常有帮助。 在压缩包中，“bert-event-extraction-master”里包含以下内容： 1. 项目源代码：包括模型定义、训练脚本、数据预处理函数等。 2. 配置文件：可能包含模型参数和实验设置。 3. 数据集处理工具：用于加载及ACE 2005数据集的脚本。 4. 预训练模型：BERT模型权重，经过特定任务微调后提供使用。 5. 示例输入与输出：帮助理解模型工作方式及其预期结果。 6. README文件：项目概述、安装指南、使用方法和贡献说明。 通过研究这个项目，开发者不仅可以学习如何利用BERT进行事件抽取，还可以了解将预训练模型应用于实际任务的方法及处理大规模文本数据集的技巧。对于对NLP感兴趣的开发人员而言，这是一个实践与改进现有技术或者将其应用到自己项目的良好机会。
     
  • COAE2016任务2和任务3数据集
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    该数据集为COAE2016竞赛设计，包含两个部分的任务数据：任务二侧重于自动摘要生成；任务三则聚焦于评估模型性能。这两部分共同推进了自动化文档摘要技术的发展与应用。 COAE2016 评测是在前七届中文倾向性评测分析的基础上进行的，重点包括微博观点摘要（Task1）、用户评论的倾向与方面评测（Task2），以及新增设的关系分类和关系对抽取任务（Task3）。此数据集主要包括影视评论的数据训练集与测试集（对应Task2）及包含实体等信息的网络文本数据训练集与测试集（对应Task3）。