マルチモーダルなオブジェクトとエンティティの関係抽出データセットの詳細

MORE (A Multimodal Object-Entity Relation Extraction Dataset) は、2024 年に南京大学国家重点研究所によって提案されたマルチモーダル オブジェクト-エンティティ関係抽出データセットです。関連する論文結果は「詳細: ベンチマーク評価を備えたマルチモーダルなオブジェクトとエンティティの関係抽出データセット”。

このデータセットは、テキスト情報と画像情報を組み合わせることで、テキストからエンティティを正確に抽出し、画像内の視覚オブジェクトとの正しい関係を確立するという複雑な課題を機械学習モデルに提示します。 MORE データセットには 21 の異なる関係タイプが含まれており、20,264 のマルチモーダルな関係事実をカバーしており、これらの事実には 3,559 組のテキスト タイトルと対応する画像に注釈が付けられています。データセット内の各ファクトには、テキストから認識されたエンティティと画像から検出されたオブジェクトが含まれるため、モデルはテキストの内容を理解するだけでなく、画像の内容を認識して理解できる必要があります。さらに、データセットには 13,520 個のビジュアル オブジェクトも含まれており、画像ごとに平均 3.8 個のオブジェクトが含まれています。

テキストからの 2 つのエンティティと画像からのいくつかの視覚オブジェクトを含む MORE の例では、2 つの新しいマルチモーダルな関係ファクトが得られます。

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