您好,欢迎光临本网站![请登录][注册会员]  

搜索资源列表

  1. FB15K-237数据集

  2. The orignal source of the dataset can be found [here](https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=52312) The dataset was released by [Toutanova and Chen](http://cs.stanford.edu/~danqi/papers/cvsc2015.pdf).
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-03-12
    • 文件大小:139mb
    • 提供者:guotong1988
  1. FB15K 数据集

  2. 用在此处 https://github.com/thunlp/OpenKE For training, datasets contain three files: train2id.txt: training file, the first line is the number of triples for training. Then the follow lines are all in the format (e1, e2, rel). entity2id.txt: all entiti
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-03-02
    • 文件大小:3mb
    • 提供者:guotong1988
  1. 知识图谱链接预测、关系预测数据集FB15K-OWE

  2. 开放域知识图谱数据集,在FB15K的基础上构造,添加了实体描述信息。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-04-24
    • 文件大小:694kb
    • 提供者:cxj06
  1. FB15k-237.zip

  2. 数据集FB15k-237是Freebase的子集,包含237种关系和14k种实体。训练集中包含271,115条三元组,验证集中包含17,535条三元组,测试集中包含20,466条三元组。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-04-19
    • 文件大小:3mb
    • 提供者:qq_21097885
  1. fb15k,win18数据集

  2. fb15k,win18数据集
  3. 所属分类:机器学习

  1. MMEA:MMEA-源码

  2. MMEA:多模态知识图的实体对齐 在第13届知识科学,工程与管理国际会议(KSEM'2020)上发表的论文“ ”的模型代码和数据集。 实体对齐在知识图(KG)集成中起着至关重要的作用。 尽管已经在探索不同知识图之间的关系嵌入的关联上进行了大量的努力,但是它们可能无法在实际应用场景中有效地描述和集成多模式知识。 为此,在本文中,我们提出了一种新颖的解决方案,称为多模式实体对齐(MMEA),以解决多模式视图中的实体对齐问题。 具体来说,我们首先设计一种新颖的多模式知识嵌入方法,以分别生成关系
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-25
    • 文件大小:320kb
    • 提供者:weixin_42151373
  1. kg-reeval:2020年ACL-源码

  2. 知识图完成方法的重新评估 有关知识图评估的ACL 2020论文的源代码 概述 不同评估协议对FB15k-237数据集上最新KG嵌入方法的影响。 对于TOP和BOTTOM,我们报告了与RANDOM协议有关的性能变化。 请参阅纸张以获取更多详细信息。 依存关系 与TensorFlow 1.x,PyTorch 1.x和Python 3.x兼容。 可以使用requirements.txt安装依赖项。 用法: 不同型号的代码包含在它们各自的目录中。 运行proproc.sh以proproc.sh数
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-12
    • 文件大小:30mb
    • 提供者:weixin_42115074
  1. KGE:与KGE相关-源码

  2. 基于注意力的学习嵌入在知识图中的关系预测 我们的论文的源代码:此出版物的博客 。 要求 请从上面的链接下载miniconda并使用以下命令创建环境: conda env create -f pytorch35.yml 在执行程序之前,请先激活环境,如下所示: source activate pytorch35 数据集 我们使用了五个不同的数据集来评估我们的模型。 下面列出了所有数据集及其文件夹名称。 Freebase:FB15k-237 词网:WN18RR 内尔:NEL
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:737kb
    • 提供者:weixin_42143806