知识图谱实体识别与问答数据集KnowledgeGraphEntityRecognitionandQuestionAnsweringDataset-jamesleyjoseph
数据来源：互联网公开数据
标签：知识图谱, 实体识别, 问答系统, 自然语言处理, 数据标注, 关系抽取, 机器学习, 文本分析
数据概述：
该数据集包含从维基数据（Wikidata）构建的，用于知识图谱实体识别和问答任务的数据。它记录了以自然语言提问的各种问题，并标注了问题中出现的实体以及它们在知识图谱中的对应关系。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态知识图谱查询语料。
地理范围：数据覆盖范围广泛，不限于特定地理区域，反映了维基数据的全球性知识覆盖。
数据维度：数据集的核心字段包括：question_id（问题唯一标识），question_original（原始问题），question_raw（问题文本），question_tagged（标注了知识图谱实体的问句）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，方便数据处理和分析。具体包含traincsv、validationcsv、testcsv、sample_submissioncsv等文件，分别用于训练、验证、测试和提交。
来源信息：数据集源于维基数据，并经过了问题生成、实体标注等处理。
该数据集特别适用于知识图谱构建、实体识别、关系抽取和问答系统的研究与开发。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于自然语言处理、知识图谱、人工智能等领域的学术研究，例如，实体链接、关系抽取、问答系统构建等。
行业应用：可用于构建智能问答系统、搜索引擎、知识管理系统等，为用户提供更精准的信息检索和知识服务。
决策支持：支持企业内部知识库的构建和管理，以及基于知识的决策支持系统开发。
教育和培训：作为人工智能、自然语言处理等相关课程的教学案例和实训数据，帮助学生理解知识图谱和问答系统的工作原理。
此数据集特别适合用于探索如何利用知识图谱提升问答系统的准确性和智能化水平，以及研究如何从自然语言问题中识别和提取知识图谱中的实体和关系。
