数据集概述
本数据集是Berkeley FrameNet的扩展，用于事实主张的结构化语义建模。包含11个新增人工构建框架与9个现有FrameNet框架（均针对事实核查设计），以及2540条全标注句子，可用于理解框架应用逻辑与训练机器学习模型。
文件详解
- 核心框架文件
- 文件名称：包含Occupy_rank_via_superlatives.xml、Recurring_action.xml、Ratio.xml、Correlation.xml、Comparing_at_two_different_points_in_time.xml、Vote.xml、Occupy_rank_via_ordinal_numbers.xml、Uniqueness_of_trait.xml等11个文件
- 文件格式：XML
- 字段映射介绍：每个XML文件对应特定语义框架，包含框架定义、角色标注规则及关联的事实主张语义建模逻辑；部分文件含XML元数据，支持框架结构解析
适用场景
- 事实核查自动化工具开发: 利用框架模型匹配待核查主张与现有事实核查结果，提升核查效率
- 语义查询系统构建: 将自然语言事实主张转换为结构化查询，支持精准信息检索
- 机器学习模型训练: 基于2540条标注句子训练事实主张语义理解模型
- 语义框架扩展研究: 参考新增框架的设计逻辑，拓展特定领域的事实主张建模能力
