事件抽取

1. DuEE

• 数据集简介：

  DuEE是由百度构建的目前业界规模最大的中文事件抽取数据集，其任务目标是通过给定目标事件类型和角色类型集合及句子，识别句子中所有目标事件类型的事件，并根据论元角色集合抽取事件所对应的论元。

• 数据集详情：

  名称	规模	文本来源	评测	下载	论文
  DuEE	65种事件类型、1.7万句子，2万事件	新闻	LIC2020	链接	-

2. ACE 2005 Multilingual Training Corpus

• 数据集简介：

  ACE 2005 Multilingual Training Corpus是2005年自动内容提取(Automatic content extraction, ACE)技术评测中所使用的数据。数据包含英文、中文、阿拉伯文3种语言，文中的实体、数值、时间、关系、事件5种数据均被标注，是事件抽取研究中最常用的数据集之一。其中的中文部分包括633篇文档，8种事件类型，33种子事件类型，2521个事件。

• 数据集详情：

• 基于该数据集发表的相关论文：

  • Heng Ji and Ralph Grishman. 2008. Refining event extraction through cross-document inference. In ACL.
  • Qi Li, Heng Ji, and Liang Huang. 2013. Joint event extraction via structured prediction with global features. In ACL.
  • Yubo Chen, Liheng Xu, Kang Liu, Daojian Zeng, and Jun Zhao. 2015. Event extraction via dynamic multi-pooling convolutional neural networks. In ACLIJCNLP.

3. TAC KBP Event Track -- Argument Task(2016-2017)

• 数据集简介：

  TAC KBP Event Track是TAC会议知识库方向(Knowledge Base Population, KBP)的一个关注事件抽取的子方向，其目标是抽取事件的结构化信息，使之能够成为知识库构建的一种合适输入。其中的事件论元抽取任务(Argument Task)的目标则是抽取事件中的论元及其在事件中扮演的角色。 该任务总共举办了4次，其中，2014-2015年的数据集仅包含英语，2016-2017年则包含英语、中文、西班牙语3种语言。

• 数据集详情：

• 基于该数据集发表的相关论文：

  • Sammons M, Song Y, Wang R, et al. Overview of UI-CCG systems for event argument extraction, entity discovery and linking, and slot filler validation[J]. Urbana, 2014, 51(2014): 61801.

4. 中文突发事件语料库(Chinese Emergency Corpus, CEC)

• 数据集简介：

  中文突发事件语料库是由上海大学（语义智能实验室）所构建。根据国务院颁布的《国家突发公共事件总体应急预案》的分类体系，从互联网上收集了5类（地震、火灾、交通事故、恐怖袭击和食物中毒）突发事件的新闻报道作为生语料，然后再对生语料进行文本预处理、文本分析、事件标注以及一致性检查等处理，最后将标注结果保存到语料库中，合计332篇文档。

• 数据集详情：

• 基于该数据集发表的相关论文：

  • Fang Zhu, Zongtian Liu, Juanli Yang, Ping Zhu. Chinese event place phrase recognition of emergency event using Maximum Entropy[C]. Cloud Computing and Intelligence Systems (CCIS), 2011 IEEE International Conference on: 614-618.

5. 面向金融领域的事件主体抽取

• 数据集简介：

  面向金融领域的事件主体抽取是CCKS 2019发布的一份评测数据集，其中包含金融事件短句及其金融主体数据约2万条。数据均来自互联网新闻, 事件类型包括: 产品出现问题、高管减持、违法违规等。

• 数据集详情：

• 基于该数据集发表的相关论文：

  • Kunxun Qi, Jianfeng Du, Jinglan Zhong, ZhenJie Chen, Hanying Lai, and Langlun Chen. An Event-oriented Model with Focal Loss for Financial Event Subject Extraction.

回到首页