文件名称：Python-用pytorch实现了几种知识图谱表示算法
文件大小：15.09MB
文件格式：ZIP
更新时间：2022-08-31 02:03:01
Python开发-机器学习
该项目整理了知识图谱表示常用的四个数据集，提供了数据清洗整理的代码，用 PyTorch 实现了四种基于平移的算法。在评估阶段，使用了多进程加速，将 MeanRank 和 Hits@10 的评估时间压缩到小于 1 分钟。
【文件预览】：
knowledge_representation_pytorch-master
----loss.py(1KB)
----transH_pytorch.py(15KB)
----transD_pytorch.py(17KB)
----utils.py(5KB)
----transR_Bernoulli_pytorch.py(17KB)
----__pycache__()
--------loss.cpython-36.pyc(2KB)
--------utils.cpython-36.pyc(5KB)
----evaluation.py(28KB)
----transH_Bernoulli_pytorch.py(16KB)
----transE_Bernoulli_pytorch.py(15KB)
----transE_pytorch.py(15KB)
----transD_Bernoulli_pytorch.py(17KB)
----.DS_Store(8KB)
----transR_pytorch.py(16KB)
----model.py(13KB)
----LICENSE.md(1KB)
----.gitignore(32B)
----中文版使用说明.md(3KB)
----.ipynb_checkpoints()
--------test-checkpoint.ipynb(72B)
----README.md(3KB)
----projection.py(1KB)
----datasets()
--------.DS_Store(14KB)
--------WN18()
--------WN11()
--------FB13()
--------FB15k()
----data.py(8KB)