Relation Extraction
자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해, 해석하고 생성할 수 있도록 하는 인공지능의 한 분야입니다. 이 기술은 인간과 기계 간의 의사소통 격차를 줄이고, 정보 교환의 효율성과 품질을 높이는 것을 목표로 합니다. NLP의 응용 범위는 매우 넓으며, 지능형 고객 서비스, 감정 분석, 기계 번역, 텍스트 요약 등이 포함됩니다. 이러한 기술들은 사회의 정보화와 기업의 지능화를 크게 촉진시켰습니다.
2010 i2b2/VA
Spark NLP
2012 i2b2 Temporal Relations
Spark NLP
2018 n2c2 posology
Spark NLP
ACE 2004
PL-Marker
ACE 2005
PL-Marker
Adverse Drug Events (ADE) Corpus
ITER
ADE Corpus
PFN
BioRED
PubMedBERT
CDR
SAISORE+CR+ET-SciBERT
ChemProt
PubMedBERT uncased
CoNLL04
ASP+T0-3B
Dataset: Relationship extraction for knowledge graph creation from biomedical literature (Gene-Disease relationships)
Dataset: Relationship extraction for knowledge graph creation from biomedical literature (Gene-Disease relationships) n
DDI
BioLinkBERT (large)
DocRED
DREEAM
DuIE
DWIE
FewRel
RoCORE
FUNSD
GAD
BioLinkBERT (large)
GDA
Google RE
JNLPBA
SciBERT (SciVocab)
LPSC-contains
LPSC-hasproperty
Stacked_LinkedBERT
MUC6
iDepNN
NYT
NYT Corpus
KGPOOL
NYT-single
ETL-Span
NYT10-HRL
ReRe
NYT11-HRL
RERE
NYT21
NYT24
WDec
NYT29
PGR
Spark NLP
Re-TACRED
SpanBERT
REBEL
ReDocRED
DREEAM
SciERC
PFN
sciERC-sent
RELA
SemEval-2010 Task-8
SemEval-2010 Task 8
LLM-QA4RE (XXLarge)
SemEval 2018 Task 10
SVM with GloVe
SKE
ReRe (exact)
TACRED
RAG4RE
TACRED-Revisited
WebNLG
UniRel
Wikipedia-Wikidata relations
ContextAtt
WLPC
SpanRel
WNUT 2020
Baseline