基于阅读理解的对话关系抽取数据集-QaZre-thedevastator
数据来源：互联网公开数据
标签：自然语言处理,关系抽取,阅读理解,知识图谱,对话,机器学习,文本分析
数据概述：
QaZre是一个创新且直观的语料库，专为希望探索从对话语言中进行关系抽取的开发者、研究人员和数据科学家设计。该数据集通过将关系抽取任务转化为简单的阅读理解问题，提供了一种全新的视角。数据集包含三个独立的CSV文件：train.csv、validation.csv和test.csv，每个文件都包含相同的字段，方便用于模型的训练和评估。这些字段包括上下文与主题之间的关系类型、用于验证评估的相关问题、用于分析的指定主题、其在句子或段落结构中的详尽上下文，以及在需要时用于辅助准确性评级的答案。
数据用途概述：
该数据集主要用于关系抽取模型的训练和评估，特别适用于构建基于对话语言的知识图谱。研究人员可以利用该数据集开发能够理解和提取对话中实体之间关系的算法，从而构建更完善的知识图谱。此外，该数据集也适用于以下场景：开发能够以自然语言格式回答问题的AI机器人；将自动关系抽取算法集成到NLP应用中，如搜索引擎和摘要器，以提高结果的准确性；探索对话场景下的信息检索和问答系统。
