文件名称：EmbedKGQA:2020年ACL
文件大小：3.02MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-10 03:23:10
Python
嵌入KGQA 这是我们的ACL 2020论文的代码， 更新：用于关系匹配的代码已添加。请参阅以获取有关如何使用它的详细信息。 指示 为了运行代码，请首先从下载data.zip和pretrained_model.zip。将这些文件解压缩到主目录中。 MetaQA 转到目录./KGQA/LSTM。以下是运行质量检查培训代码的示例命令 python3 main.py --mode train --relation_dim 200 --hidden_dim 256 \ --gpu 2 --freeze 0 --batch_size 128 --validate_every 5 --hops 2 --lr 0.0005 --entdrop 0.1 --reldrop 0.2 --scoredrop 0.2 \ --decay 1.0 --model ComplEx --patience 5 -
【文件预览】：
EmbedKGQA-master
----.gitattributes(1B)
----requirements.txt(11KB)
----LICENSE(11KB)
----model.png(352KB)
----train_embeddings()
--------main.py(14KB)
--------model.py(7KB)
--------load_data.py(1KB)
----README.md(4KB)
----KGQA()
--------RoBERTa()
--------LSTM()
----.gitignore(2KB)
----kge()
--------misc.py(4KB)
--------config.py(29KB)
--------model()
--------dataset.py(20KB)
--------__init__.py(76B)
--------util()
--------config-default.yaml(19KB)
--------__main__.py(61B)
--------cli.py(10KB)
--------indexing.py(11KB)
--------job()