fewrel验证集的构造
时间: 2024-05-25 17:19:02 浏览: 19
FewRel验证集是通过从FewRel训练集中随机选择少量的关系实例,用于评估模型在小规模关系分类任务上的性能。具体构造方法如下:
1. 从FewRel训练集中随机选择少量的关系实例,通常是每个关系选择几十个或几百个实例。
2. 根据选定的关系实例构造FewRel验证集,其中每个实例都包含一个文本实体对和一个标签,表示这个实体对的关系类型。
3. 为了保证FewRel验证集的可靠性和公平性,需要确保每个关系实例在验证集中的出现次数相同,且每个关系实例都能被覆盖到。
4. 最终的FewRel验证集应该包含足够多的关系实例,以便能够充分评估模型的性能,并且可以根据需要进行扩展或调整。
相关问题
fewrel数据集上的sota
在FewRel数据集上,以下是一些SOTA模型和其性能表现:
1. Proto-Net:在FewRel 1和FewRel 2数据集上都有最佳性能,分别为93.7%和91.2%的准确率。
2. MAML:在FewRel 1和FewRel 2数据集上分别达到92.7%和88.9%的准确率。
3. Matching Networks:在FewRel 1和FewRel 2数据集上分别达到了93.3%和89.5%的准确率。
4. Relation Network:在FewRel 1数据集上达到93.5%的准确率,在FewRel 2数据集上达到了89.8%的准确率。
5. BERT:在FewRel 1和FewRel 2数据集上分别达到了96.4%和92.2%的准确率。
需要注意的是,这些性能表现是使用各种模型和技术的结果,而不是仅仅使用原始数据。此外,这些结果可能会随着数据集的进一步扩展而发生变化。
数据集类型gdb tacred fewrel
"GDB"是指"Graph Database", 是一种图形数据库类型的数据集。这种数据集通常用于存储和查询大量复杂的关系数据,例如社交网络中的用户和其之间的联系。
"TACRED"是指"Tacred Relation Extraction Dataset",是一个用于关系抽取的数据集。该数据集包含关于文本中实体之间关系的标注信息,例如"人物A是人物B的父亲"。
"FewRel"是指"Few-shot Relation Classification Dataset",是一个用于关系分类的数据集。该数据集旨在测试模型在只有少量标注数据的情况下能否进行准确分类。数据集中包含数百个不同关系类型的句子,每个关系类型只有很少的标注数据。