数据集WN18RR.rar

数据集WN18RR是一个广泛用于关系抽取任务的语义数据集，它是WN18的修订版，旨在解决原版数据集中存在的过拟合问题。在这个数据集中，我们关注的是WordNet，一个庞大的英语词汇数据库，它包含了词汇之间的各种语义关系。WN18RR专注于词典中的关系推理，对机器学习模型的性能提出了挑战。 WN18最初由Bordes等人在2013年提出，包含WordNet中的18种关系和大约15,000个实体。然而，由于WN18的数据分布不均匀，一些关系具有大量的训练样本，而其他关系则很少，这导致了模型在测试集上表现出过度优化的行为。为了解决这个问题， wn18rr被设计出来，删除了那些在测试集中过度表示的关系，使得训练、验证和测试集之间保持了更平衡的关系分布。 WN18RR的关键特性包括： 1. **关系数量**：WN18RR保留了8个关系，这些关系在训练、验证和测试集上的分布更加均衡，有利于模型泛化。 2. **实体与关系**：数据集包含约40,943个实体和118,442条三元组（实体-关系-实体）。 3. **数据划分**：WN18RR遵循80/10/10的比例将数据划分为训练、验证和测试集，以确保模型的泛化能力得到充分评估。 4. **关系种类**：这些关系包括“hypernym”（超类）、“hyponym”（子类）、“instance-hypernym”（实例超类）等，涵盖了词汇的多种语义层次。 在关系抽取任务中，模型的目标是学习从两个实体推断出它们之间可能存在的关系。这通常涉及深度学习模型，如TransE、DistMult、ComplEx、RotatE等，它们通过嵌入空间中的向量表示来捕捉实体和关系的语义信息。 使用WN18RR数据集进行研究时，需要注意以下几点： - **过拟合控制**：由于数据集较小，防止模型在训练过程中过拟合至关重要，可以使用正则化技术、dropout或早停策略。 - **模型评估**：通常使用Micro-F1分数和Mean Reciprocal Rank (MRR)来评估模型的性能，这两个指标对于衡量模型在不平衡数据集上的表现非常有用。 - **负采样**：在训练过程中，需要生成大量的负样本以增强模型的区分能力，这可以通过随机选择错误的关系或者使用hard negative sampling来实现。 WN18RR数据集的使用促进了关系抽取领域的发展，推动了新的模型和方法的诞生，以应对有限样本和不平衡数据集带来的挑战。它为研究者提供了一个可靠的基准，以测试和比较不同模型在复杂语义推理任务上的表现。