CrudeOilNews: 带事件抽取的原油新闻注释语料库
提供了一种黄金标准语料库，其中包含各种国家的各种本地和国际来源，用于自动分类新闻文章和提取与抗议事件相关的信息，并在社会和政治科学研究中构建知识库。
Aug, 2020
本文提出了一个完整的框架，通过转移学习的有效性，从 CrudeOilNews 语料库中提取和处理与原油相关的事件，解决了注释稀缺和类别不平衡的问题，除了事件提取，还着重于事件属性（极性、情态和强度）分类，以确定每个事件的事实确定性，这对于如商品价格预测、摘要等下游任务非常有用。
May, 2022
该研究提出了一种用于事件因果关系注释的注释模式，为此构建了一个名为 Causal News Corpus（CNC）的语料库，并使用神经网络在测试集上获得了 81.20％ F1 得分，CNC 是对外部语料库可转移的，也是文本挖掘研究人员的有价值资源。
Apr, 2022
本文提供一份芬兰新闻文章语料库，其中包含 953 篇来自 Digitoday 技术新闻平台的文章（共 193742 个单词标记），其中涵盖六种命名实体类别；并对该语料库在两个测试集中使用基于规则与两种深度学习系统进行了基础实验。
Aug, 2019
本文针对社会科学应用中自动化事件提取依赖于数据集层面的评估，提出了一种具有现实意义的印度警务事件语料库，基于这个语料库通过自然问答方式进行标注并评估现成模型在句子分类、文档排序和时间聚合三个任务上的性能表现。通过这种全新的数据集评估和标注方法，可以为未来类似的社会科学语料库资源的创造指明方向。
May, 2021
通过众包的方式，我们发布了一个数据集，包括了 5000 个英文新闻标题的情感、情感体验者和文本线索、相关情感原因和目标，以及读者对标题情感的感知；在此基础上，我们提出了一个多阶段的注释程序，开发了语义角色结构自动预测任务的基线，并讨论了结果，此数据集支持进一步情感分类、情感强度预测、情感原因检验和定性研究。
Dec, 2019
该研究旨在分析自然语言文本，利用语义注释挖掘文本语料库中的重要事件，解锁语料库中的知识宝库，并就如何识别重要事件、进行语义搜索和事件分析等问题进行了探讨。
Mar, 2016
该研究介绍了一个用于句子级别主体性检测的新语料库，其中包括英语政治事务的主观句子和客观句子，同时开发了新的标注指南和使用最新的多语言转换模型，使得该语料库能够用于英语和其他语言的主体性检测，并在其他语言丰富资源的情况下，提高了该任务的结果。
May, 2023
基于机器学习的自动事实核查是识别网络上的虚假信息的一种有希望的方法，针对现有的事实核查语料库规模小、注释不详细、局限于单一领域等问题，本研究提出了一个大规模、多领域的可信事实核查语料库，并进行了模型构建和分析。
Oct, 2019