関係抽出
関係抽出は、文内のエンティティの属性とそれらの相互関係を予測するタスクで、テキスト内のエンティティ間の関係を特定し分類することを目指しています。このタスクは、関係知識グラフの構築に不可欠であり、構造化検索、感情分析、質問応答システム、および要約などの自然言語処理アプリケーションの性能を大幅に向上させる可能性があります。
DocRED
DREEAM
TACRED
DeepStruct multi-task w/ finetune
SemEval-2010 Task-8
ACE 2005
Multi-turn QA
CoNLL04
REBEL
Adverse Drug Events (ADE) Corpus
ITER
WebNLG
PFN
ChemProt
SciBert (Finetune)
NYT11-HRL
RERE
ACE 2004
PL-Marker
CDR
SAISORE+CR+ET-SciBERT
NYT10-HRL
ReRe
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NYT
NYT Corpus
KGPOOL
ReDocRED
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SemEval 2018 Task 10
SVM with GloVe
NYT21
DDI
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DWIE
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BioLinkBERT (large)
NYT-single
ETL-Span
NYT29
SciERC
PFN
SKE
ReRe (exact)
TACRED-Revisited
BioRED
PubMedBERT
Dataset: Relationship extraction for knowledge graph creation from biomedical literature (Gene-Disease relationships)
FewRel
ERNIE
NYT24
WDec
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SemEval-2010 Task 8
LLM-QA4RE (XXLarge)
WLPC
SpanRel
2010 i2b2/VA
Spark NLP
2012 i2b2 Temporal Relations
Spark NLP
2018 n2c2 posology
Spark NLP
ADE Corpus
PFN
Dataset: Relationship extraction for knowledge graph creation from biomedical literature (Gene-Disease relationships) n
DuIE
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