文件名称：基于PyTorch的知识图谱表示
文件大小：24.3MB
文件格式：ZIP
更新时间：2022-01-24 05:05:11
知识图谱 知识表示
基于PyTorch的知识图谱表示，实现了TransE、TransH、TransR、TransD四种算法
【文件预览】：
knowledge_representation_pytorch
----loss.py(1KB)
----transH_pytorch.py(15KB)
----transD_pytorch.py(17KB)
----utils.py(5KB)
----transR_Bernoulli_pytorch.py(17KB)
----.git()
--------index(7KB)
--------hooks()
--------config(335B)
--------description(73B)
--------refs()
--------logs()
--------packed-refs(107B)
--------objects()
--------info()
--------HEAD(23B)
----__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)