浙江大学 发布 LREBench 数据集, 应用在 实体关系抽取、低资源学习 领域

浙江大学 本次发布的数据集 LREBench, LREBench是由浙江大学与AZFT联合实验室知识引擎创建的数据集，包含8个覆盖不同语言、领域和上下文的实体关系抽取（RE）数据集。这些数据集旨在评估低资源环境下关系抽取系统的性能，特别关注极端少样本实例和长尾分布问题。数据集创建过程中，采用了多种方法如提示调优、数据平衡和数据增强等，以提高模型在资源有限情况下的泛化能力。LREBench的应用领域主要集中在信息抽取，特别是解决低资源环境下的关系抽取问题，推动相关技术向实际工业场景的过渡。

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