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目标不同

关系分类模型：对给定的实体对在给定句子中预测其关系类型。两阶段（RC）

关系抽取模型：从句子中识别出所有潜在实体对，并为其预测关系类型。一阶段（NER+RE）

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训练/预测阶段输入输出数据不同

关系分类模型：

训练阶段

训练：
输入：句子 + 实体对| 句子：苹果公司总部位于加州库比蒂诺| 实体对：(苹果公司, 加州库比蒂诺)| 标注真实关系标签：位于
输出：模型预测关系：位于

预测阶段

预测：
输入：句子 + 实体对| 句子：苹果公司总部位于加州库比蒂诺| 实体对：(苹果公司, 加州库比蒂诺)
输出：模型预测关系：位于

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关系抽取模型：

训练阶段

输入：句子：乔布斯是苹果公司的创始人标注真实集合：实体集合：{乔布斯: 人物, 苹果公司: 组织}关系集合：{(乔布斯, 创立, 苹果公司)}输出：模型生成：实体集合：{乔布斯: 人物, 苹果公司: 组织}关系集合：{(乔布斯, 创立, 苹果公司)}

预测阶段

输入：句子：乔布斯是苹果公司的创始人输出：预测的实体集合：{乔布斯: 人物, 苹果公司: 组织}预测的关系集合：{(乔布斯, 创立, 苹果公司)}

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🤔 关系分类模型和关系抽取模型在训练时使用的数据集有何不同？

关系分类模型和关系抽取模型在训练时使用的数据集是不同的，因为它们的任务目标和方法逻辑不同。以下是两者在数据集格式和内容上的主要区别：

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1. 关系分类模型的数据集

目标：从给定的句子和实体对中预测其关系类型。

数据集格式

每条数据是一个三元组，包括句子、实体对和关系标签。

• 内容：

  1. 句子：单个句子，包含明确的上下文。
  2. 实体对：两个实体，通常以 (实体1, 实体2) 的形式表示。
  3. 关系标签：从一个固定的关系集合中选择一个标签。

• 示例：

  数据：
  - 句子：乔布斯是苹果公司的创始人。
  - 实体对：(乔布斯, 苹果公司)
  - 关系标签：创立
  

特点

• 数据中的实体对是已知的，无需模型检测。
• 每个句子只针对特定的实体对预测关系。
• 需要提供明确的关系标签集合。

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2. 关系抽取模型的数据集

目标：从一个句子中同时识别所有的实体和它们之间的关系。

数据集格式

每条数据是一个整体标注，包括句子、实体集合和关系集合。

• 内容：

  1. 句子：一个包含多个实体及其潜在关系的句子。
  2. 实体集合：多个实体及其类别，通常以 {实体: 类别} 的形式表示。
  3. 关系集合：所有可能的实体对及其关系，通常以 {(实体1, 关系, 实体2)} 的形式表示。

• 示例：

  数据：
  - 句子：乔布斯是苹果公司的创始人。
  - 实体集合：{乔布斯: 人物, 苹果公司: 组织}
  - 关系集合：{(乔布斯, 创立, 苹果公司)}
  

特点

• 不提前提供实体对，需要模型自己识别所有实体及其类别。
• 多对多关系：每个句子可能包含多个实体和多个关系。
• 输出的关系标签是针对完整关系集合的预测。

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3. 数据集的差异总结

维度	关系分类模型	关系抽取模型
句子	必须提供	必须提供
实体	已标注的特定实体对	模型需识别所有实体
关系	单一关系标签	关系集合
标注粒度	针对单对实体	针对整句话
多样性	每个数据实例仅对应一个实体对和一个关系	每个数据实例可能包含多个实体和关系

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4. 应用场景的影响

• 关系分类模型适用于场景：
  • 输入的实体对已明确，模型只需专注于关系预测。
  • 数据集中实体对已事先标注好。
  • 任务目标明确，单关系分类足够。
• 关系抽取模型适用于场景：
  • 输入中实体对不明确，需要从文本中检测所有可能的实体。
  • 输入句子可能包含多个实体对和关系，需要整体预测。

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关系分类和关系抽取的数据集

模型分数SOTA排名

各个数据集的各个模型最新排名-SOTA：Relation Extraction | Papers With Code

关系分类模型的数据集：

1. SemEval-2010 Task-8：这个数据集主要用于关系分类，它包含了多个预定义的关系类别，模型需要识别实体对之间的关系。9 种有向关系 + 1 种无关系，总共 10 种关系
2. ACE 2005：这个数据集也用于关系分类，它包含了实体和它们之间的关系，需要模型识别实体对之间的关系类型。7种关系类型

关系抽取模型的数据集：

1. DocRED：这是一个用于文档级别的关系抽取的数据集，它包含了多个句子，每个句子中可能包含多个实体和关系，需要模型识别实体及其关系。96 种关系类型
2. TACRED：这个数据集用于关系抽取，它包含了句子和实体对，以及它们之间的关系，需要模型识别实体的边界和关系。41 种关系
3. CoNLL04：这个数据集主要用于命名实体识别，但它也包含了关系抽取的任务，需要模型识别实体和它们之间的关系。
4. Adverse Drug Events (ADE) Corpus：这个数据集用于药物不良反应事件的抽取，需要模型识别实体（如药物和不良反应）及其关系。
5. WebNLG：这个数据集用于生成任务，但它也包含了关系抽取的元素，需要模型识别实体和它们之间的关系。
6. ChemProt：这个数据集用于化学蛋白质交互作用的抽取，需要模型识别实体（如化学物质和蛋白质）及其关系。
7. NYT11-HRL：这个数据集用于从纽约时报文章中抽取人物和组织的关系，需要模型识别实体及其关系。53种关系类型
8. ACE 2004：这个数据集用于实体识别和关系抽取，需要模型识别实体的边界和它们之间的关系。

总结

大致分类如上，注意某些数据集可能同时包含关系分类和关系抽取的任务。

• 关系分类模型：关系类型通常较少（10~50 种），适合精确分类。
• 关系抽取模型：关系类型通常更多（50~100+），适合开放环境的关系挖掘。如领域数据集