南京大学 发布 DREB 数据集, 应用在 关系抽取、去偏技术 领域

南京大学 本次发布的数据集 DREB, DREB是由南京大学新型软件技术国家重点实验室提出的去偏关系抽取基准数据集，旨在解决现有关系抽取模型中存在的实体偏见问题。该数据集通过实体替换技术打破实体提及与关系类型之间的伪相关性，确保模型无法仅依赖实体提及进行预测。DREB包含来自TACRED、TACREV和Re-TACRED等广泛使用的关系抽取数据集的样本，并通过Bias Evaluator和PPL Evaluator确保数据集的低偏见和高自然性。数据集的应用领域主要集中在关系抽取模型的去偏评估，旨在提升模型在真实场景中的泛化能力。

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