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信息抽取:SPO三元组知识

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机器学习AI算法工程
发布2019-10-28 17:11:32
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发布2019-10-28 17:11:32
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文章被收录于专栏:机器学习AI算法工程
信息抽取(Information Extraction, IE)是从自然语言文本中抽取实体、属性、关系及事件等事实类信息的文本处理技术,是信息检索、智能问答、智能对话等人工智能应用的重要基础,一直受到业界的广泛关注。信息抽取任务涉及命名实体识别、指代消解、关系分类等复杂技术,极具挑战性。本次任务发布基于schema约束的SPO信息抽取任务,即在给定schema集合下,从自然语言文本中抽取出符合schema要求的SPO三元组知识。

数据简介

本次任务使用的SKE数据集是业界规模最大的基于schema的中文信息抽取数据集,其包含超过43万三元组数据、21万中文句子及50个已定义好的schema,表1中展示了SKE数据集中包含的50个schema及对应的例子。数据集中的句子来自百度百科和百度信息流文本。数据集划分为17万训练集,2万验证集和2万测试集。其中训练集和验证集用于训练,可供自由下载。

相关项目代码 、数据集获取方式:

关注微信公众号 datayx 然后回复 三元组 即可获取。

AI项目体验地址 https://loveai.tech


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原始发表:2019-09-13,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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