文件名称：EARL:实体和关系映射
文件大小：9.45MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-23 08:28:50
Python
伯爵 联合实体和关系链接以回答问题 EARL（实体和关系链接器），一种将问题中的实体和关系共同链接到知识图的系统。 EARL将实体链接和关系链接视为单个任务，因此旨在减少由相关步骤引起的错误。 为了实现这一点，EARL使用知识图共同消除实体和关系的歧义。 EARL通过观察围绕实体的关系来获得实体歧义的上下文。 同样，它通过查看周围的实体来获得消除关系歧义的上下文。 通过将联合实体和关系链接任务建模为广义旅行推销员问题（GTSP）的实例，我们支持复杂问题中出现的多个实体和关系。 ISWC 2018研究论文： ://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-00671-6_7或在arXiv上 注意：此分支中的代码并不完全表示上面的论文。 特别是，我们现在使用进行实体和关系分类。 这使我们能够以不区分大小写的方式处理问题，而缺少问题是原始论文的
【文件预览】：
EARL-master
----models()
--------db_predia_reranker.model(319KB)
--------er.h5(1.87MB)
--------er.json(4KB)
--------char_dict.npy(1KB)
----servicescripts()
--------earl.service(199B)
--------asknow.service(195B)
--------textmatch.service(216B)
----data()
--------ontologylabeluridict.json(2.94MB)
--------textrazor-lcquad.json(1.84MB)
--------lcquad.json(5.25MB)
--------er.model(398KB)
--------elasticsearchdump()
--------lcquad_annot_linked_2843.json(2.91MB)
----linked.json(5.25MB)
----LICENSE(34KB)
----requirements.txt(1KB)
----README.md(3KB)
----utils()
--------er-xgb-training()
----scripts()
--------JointLinker.py(11KB)
--------TextMatchServer.py(5KB)
--------TextMatch.py(1KB)
--------ER_predictor()
--------__init__.py(0B)
--------ReRanker.py(16KB)
--------ErPredictorES.py(4KB)
--------api.py(7KB)
--------utils()
--------ShallowParser.py(7KB)