OpenKG地址：http://openkg.cn/dataset/melbench

GitHub地址：https://github.com/seukgcode/MELBench

开放许可协议：CC BY-SA 4.0 （署名相似共享）

贡献者：东南大学（汪鹏、周星辰、邓臻凯、李国正、谢佳锋、吴江恒）

1. 摘要

多模态实体链接是多模态数据处理的基础任务之一，旨在将多模态数据中的实体链接到知识图谱中，在多模态数据理解、多模态知识图谱、多模态问答中具有广泛应用意义。然而，目前开源和能重现的多模态实体链接数据集还很少，一定程度上制约着相关工作的研究。

东南大学团队发布的多模态实体链接数据集MELBench包含3个任务：Weibo-MEL、Wikidata-MEL和Richpedia-MEL数据集，数据源分别包含来自社交媒体、百科知识和多模态知识图谱等领域，分别包含2.5万、1.8万和1.7万条多模态实体链接数据，每条数据均为人工标注，包含与目标实体相关的文本信息和视觉信息。该数据集能够为多模态实体链接（MEL）任务提供基准数据支持。

2. 多模态实体链接(MEL)

实体链接（EL）是将实体描述映射到知识图谱中相应实体的任务，在语义检索、推荐系统和问答系统等任务中起到重要的作用。现有的方法主要利用文本信息进行实体链接。然而，一方面，通过简短粗略的文本获取相应的实体具有很大的挑战性。另一方面，在现实世界的数据中，例如社交媒体、百科知识和多模态知识图谱等领域数据，通常同时使用文本和视觉信息描述相应实体。因此，有必要结合多模态信息解决EL问题，这一任务也被称为多模态实体链接（MEL）。

3. 数据集构建

为了构建大规模MEL数据集，促进相关研究，我们提出了一种MEL数据集构建方法，包括五个阶段，如下图所示。在多模态信息抽取阶段，我们选择不同的现实世界多模态数据源，提取文本和视觉信息；在提及抽取阶段，我们从文本信息中获取提及，并保留可能存在相应实体的提及；在实体抽取阶段，我们用上一阶段保留的提及查询知识图谱，收集相关实体列表，并保留提及相应的实体；在三元组构建阶段，我们将相应的提及和实体合并为提及-实体对，并将它们与多模态信息抽取阶段获取的文本和视觉信息合并为MEL三元组；最后，在数据集构建阶段，我们按照7:1:2的比例，将数据分为训练集，验证集和测试集。

4. 数据集详情

基于上述的MEL数据集构建方法，我们完成了三个MEL数据集构建：

• Weibo-MEL 采用微博作为多模态数据源，并采用 CN-DBpedia 作为知识图谱。数据集包含 25,602 个样本，对应 31,516 个提及-实体对。

• Wikidata-MEL 采用 Wikidata 和 Wikipedia 作为多模态数据源，并采用 Wikidata 作为知识图谱。数据集包含 18,880 个样本，对应 22,534 个提及-实体对。

• Richpedia-MEL 采用 Richpedia 和 Wikipedia 作为多模态数据源，同样采用 Wikidata 作为知识图谱。数据集包含 17,806 个样本，对应 20,752 个提及-实体对。

此外，我们统计了数据集的文本长度和提及数量，如下图所示，三个数据集具有较大差异，体现了不同领域的数据特征。

5. 致谢

数据集由东南大学KGCODE实验室的周星辰、邓臻凯、李国正、谢佳锋、吴江恒等同学完成，指导老师汪鹏。

OpenKG

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