ontoemma:用于在知识库之间匹配实体的本体匹配器

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文件名称：ontoemma:用于在知识库之间匹配实体的本体匹配器

文件大小：485KB

文件格式：ZIP

更新时间：2024-06-18 13:34:48

Python

OntoEMMA 本体匹配器 该本体匹配器可用于生成知识库之间的对齐。 安装 转到基本 git 目录并运行： ./setup.sh 这将创建一个ontoemma环境并安装所有必需的库。 训练艾玛 要训​​练对齐模型，请使用train_ontoemma.py 。 包装器采用以下参数： -p （lr = 逻辑回归，nn = 神经网络） -m <模型路径> -c <配置文件> 用法示例： python train_ontoemma.py -p nn -m model_path -c configuration_file.json 然后，此脚本将使用OntoEmma.py的train函数来训练模型。 OntoEmma 模块 OntoEmma模块用于访问OntoEmma的训练和对齐功能。 火车模式 在训练模式下， OntoEmma模块可以使用OntoEmmaLR

【文件预览】：
ontoemma-master
----train_ontoemma.py(3KB)
----scripts()
--------filter_by_definition_or_context.py(584B)
--------enrich_match_data.py(8KB)
----emma()
--------OntoEmmaLRModel.py(2KB)
--------OntoEmma.py(41KB)
--------utils()
--------EvaluateAlignments.py(3KB)
--------kb()
--------allennlp_classes()
--------__init__.py(0B)
--------EngineeredFeatureGenerator.py(14KB)
--------paths.py(1KB)
--------constants.py(2KB)
--------CandidateSelection.py(9KB)
----requirements.txt(236B)
----config()
--------ontoemma_nn_all.json(3KB)
--------ontoemma_lr_config.json(216B)
----setup.py(303B)
----README.md(9KB)
----run_ontoemma.py(5KB)
----docs()
--------ontoemma.md(6KB)
----tests()
--------test_neighborhood_sim.py(1KB)
--------test_assignment_strategies.py(1KB)
--------test_ontoemma.py(2KB)
--------data()
----.gitignore(168B)
----setup.sh(1013B)
----extract_training_data_from_umls.py(25KB)