关系抽取 -- 评测 数据集 简述

常用数据集

• ACE 2005: 599 docs. 7 types;
• SemiEval 2010 Task8 Dataset:
  • 19 types
  • train data: 8000
  • test data: 2717
• NYT+FreeBase 通过Distant Supervised method 提取，里面会有噪音数据:
  • 53 types
  • train data: 522611 sentences;      需要注意的是，这里面有近80%的句子的标签为NA
  • test data: 172448 sentences;

下面以学习方法的不同来对这些文章进行分类：

• Fully Supervised Learning
• Distant Supervised Learning
• Joint Learning with entity and relation
• Tree Based Methods

其中：

　　Fully Supervised 一般评测使用label完全准确的SemEval 2010 Task 8 数据集。

　　格式：　　　　

　　　　1 The <e1>microphone</e1> converts sound into an electrical <e2>signal</e2>.
　　　　2 Cause-Effect(e1,e2)
　　　　3 Comment:

　　　　其中第一行为sentence，第二行为两个entity的relation，第三行为备注。

 

　　Distant Supervised 使用NYT+FreeBase数据集。 NYT 训练数据样例:

　　　　 m.0ccvx　　m.05gf08　　queens　　belle_harbor　　/location/location/contains　　.....officials yesterday to reopen their investigation into the fatal crash of a passenger jet in belle_harbor , queens......　　###END### 

　　　　一共6列，前两列为两个entity的Freebase mid, 第三四列为两个entity在句子中的string。第五列为relation，最后一列为sentence（有省略），以###END###结尾

 

这两个数据集相对来说用的最广泛。

 

　　 在NYT数据集上，常用的有两个版本的数据集：

　　　　　27类关系，Zeng2015,Ji2017等用到的经过过滤之后的数据集，相对较小，以SMALL表示。

　　　　　53类关系，Lin2016 发布的数据集，相对较大，训练数据大概是小数据的4倍，以LARGE表示。