文件名称:
MetaR:EMNLP 2019论文“用于知识图很少链接预测的元关系学习”的源代码-Source code learning
开发工具:
文件大小: 236kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-25
详细说明：MetaR
此存储库显示了EMNLP 2019论文的源代码：。 在这项工作中，我们提出了一个元关系学习（MetaR）框架来进行KG中常见但具有挑战性的少发链接预测，即仅通过观察几个关联三元组来预测关系的新三元组。
运行实验
要求
的Python 3.6.7
PyTorch 1.0.1
tensorboardX 1.8
您还可以通过以下方式安装依赖项
pip install -r requirements.txt
数据集
我们使用NELL-One和Wiki-One来测试我们的MetaR，这些数据集最早是由xiong提出的。 原始数据集和预训练嵌入可以从下载。 您还可以从下载将数据集和预训练嵌入放在一起的zip文件。 请注意，所有这些文件都是由xiong提供的，我们只需在此处选择所需的文件即可。
准备
如果您使用的原始数据集和嵌入，这是一个准备步骤。 请注意，如果您使用我们从发布的数据
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
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