International Workshop on Natural Language Generation and the Semantic Web
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1 天有情绪数据
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AI研究人员寻求特定的数据到文本数据集用于NLP
Emily M. Bender正在为自然语言处理研究寻求一种特定类型的数据集。理想的数据集应将数据表示为有向无环图（DAG）或类似结构，生成的文本仅包含图中存在的信息。Bender特别提到，她偏好非维基百科来源的数据集，因为源自维基百科的WebNLG数据集已被使用。
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新框架KGCQual为知识图谱提供可解释的评估
研究人员推出KGCQual，一个旨在评估从文本构建的知识图谱质量的新框架。这个可解释的指标评估实体级别的完整性和关系级别的语义保持性，超越了现有的特定任务或手动验证方法。KGCQual已在多个最先进的三元组提取系统和数据集上进行了测试，显示出其检测其他指标遗漏的遗漏和结构偏差的能力。该框架旨在提供一种标准化和可扩展的方法来比较自动知识图谱构建技术。
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新的KGCQual指标为知识图谱构建提供可解释的评估
研究人员推出了一种名为KGCQual的新框架，旨在评估从文本自动构建的知识图谱（KGs）的质量。该指标通过将提取的图谱与源文本中关键名词短语和谓词关系的理想表示进行比较，提供对知识图谱保真度的可解释评估。KGCQual整合了实体级和关系级评估，利用词汇相似性和依赖解析对齐来确保语义保真度，并已在多个最先进的三元组提取系统和数据集上得到验证。