DocRED文档级关系抽取数据集

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DocRED 是一个比较新的大规模的众包数据集。其原始语料主要基于维基百科，包含了 3053 份文章，其中大约存在 7% 的实体，**DocRED** 还提供了公开的 leaderboard，用户可将模型预测的结果上传，评估文档级关系抽取的各种性能。160MB 2019

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数据介绍 / Introduce

DocRED是一个从Wikipedia和Wikidata构建的大规模人工标注的文档级RE数据集,具有以下三个特征。(1)DocRED包含132375个实体和56354个关系事实，标注在5，053个维基百科文档上，使其成为最大的人工标注文档级RE数据集。(2)由于DocRED中至少有40.7%的关系事实只能从多个句子中抽取，因此DocRED需要阅读文档中的多个句子来识别实体，并通过综合文档的所有信息来推理其关系。这使得DocRED区别于那些句子级的RE数据集，(3)还提供了大规模的远距离有监督数据来支持弱监督的RE研究。

结论
为了促进RE系统从句子级到文档级的发展，我们提出了DocRED，这是一个大规模的文档级RE数据集，它的特点是数据量大，对多个句子的阅读和推理的要求，以及提供的远端有监督数据，以促进弱监督文档级RE的发展。实验表明，人类的表现明显高于RE基线模型，这表明未来有充足的改进机会。

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