🏃‍♂️KLUE: Relation Extraction

Task Description

Period. 2021.04.12 ~2021.04.22
Problem Type. Classification - 주어진 문장 내 두 개체 간 관계를 예측하는 관계추출 문제로, 관계 종류는 다음의 42가지였습니다.

	Relation	Category	Relation	Category	Relation	Category	Relation	Category	Relation	Category
0	관계_없음	0	단체:구성원	10	단체:본사_도시	20	인물:거주_주(도)	30	인물:사망_국가	40
1	인물:배우자	1	인물:기타_친족	11	인물:자녀	21	단체:해산일	31	인물:나이	41
2	인물:직업/직함	2	단체:창립자	12	인물:제작	22	인물:거주_도시	32	-	-
3	단체:모회사	3	단체:주주	13	단체:하위_단체	23	단체:창립일	33	-	-
4	인물:소속단체	4	인물:사망_일시	14	인물:별칭	24	인물:종교	34	-	-
5	인물:동료	5	단체:상위_단체	15	인물:형제/자매/남매	25	인물:거주_국가	35	-	-
6	단체:별칭	6	단체:본사_주(도)	16	인물:출생_국가	26	인물:용의자	36	-	-
7	인물:출신성분/국적	7	단체:제작	17	인물:출생_일시	27	인물:사망_도시	37	-	-
8	인물:부모님	8	인물:사망_원인	18	단체:구성원_수	28	단체:정치/종교성향	38	-	-
9	단체:본사_국가	9	인물:출생_도시	19	단체:자회사	29	인물:학교	39	-	-

Metric. Accuracy
Data. 1만 개 한국어 문장 데이터. 각 문장은 문장 내 두 개체의 이름과 위치, 개체 간 관계 정보를 포함. 9,000개는 학습용 데이터로 제공되며, 나머지 1천 개는 리더 보드 검증용 데이터로 활용

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 34 Commits
.vscode		.vscode
notebooks		notebooks
predictions		predictions
.gitignore		.gitignore
README.md		README.md
__init__.py		__init__.py
config.py		config.py
criterions.py		criterions.py
dataset.py		dataset.py
evaluation.py		evaluation.py
inference.py		inference.py
inference_trainer.py		inference_trainer.py
models.py		models.py
optimizers.py		optimizers.py
preprocessing.py		preprocessing.py
requirements.txt		requirements.txt
tokenization.py		tokenization.py
train.py		train.py
trainer.py		trainer.py
translation.py		translation.py
utils.py		utils.py