CREER:関係抽出とエンティティ認識のための大規模コーパス【JST・京大機械翻訳】

Tang Yu-Siou; Wu Chung-Hsien

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218944387277 整理番号：22P0339625

CREER:関係抽出とエンティティ認識のための大規模コーパス【JST・京大機械翻訳】

CREER: A Large-Scale Corpus for Relation Extraction and Entity Recognition

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発行年： 2022年04月27日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年06月09日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

CREERデータセットの設計と利用,豊富な英語文法と意味属性で注釈された大きなコーパスについて述べた。CREERデータセットは,Wikipedia平文から豊富な言語構造を捕捉するために,Stanford CorinLP Annotatorを使用した。このデータセットは,最も自然な言語処理タスクだけでなく,データセットのスケーリングにも使用できるように,広く使用された言語的および意味的注釈に従う。この大きな教師つきデータセットは,将来のNLPタスクの性能を改善するための基礎として役立つ。リンクを通してデータセットを公開する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

自然語処理

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