Trans-series

本仓库代码是毕业论文《基于实体聚合与正例约束的知识库链接预测研究》的代码。部分算法以及基本框架参考了thunlp/TensorFlow-TransX,以及thunlp/KB2E

链接预测

以TransE为例，执行./TransE/transE.py文件

• 在执行前，设置标志位，进行训练

class Config(object):
  def __init__(self):
    ...
    self.testFlag = False
    self.loadFromData = False
    ...

• 执行后，设置标志位，进行测试

class Config(object):
  def __init__(self):
    ...
    self.testFlag = True
    self.loadFromData = True
    ...

• PTransE的实现在另一个仓库中IdelCoder/PTransE-ag。那个仓库中会有使用说明。

三元组分类

在./TransE/transE.py中，有三元组分类的示例

• 在执行前，设置标志位，进行训练

class Config(object):
  def __init__(self):
    ...
    self.testFlag = False
    self.loadFromData = False
    self.tripleClassification = True
    ...

• 执行后，设置标志位，用于验证三元组分类

class Config(object):
  def __init__(self):
    ...
    self.testFlag = True
    self.loadFromData = True
    self.tripleClassification = True
    ...

数据说明

• ./data/wn11和./data/fb13是处理过的数据，用来训练模型。./data/test是用来验证和测试的数据
• ./data/mappingdegree.py用来生成TransM的关系权重。./data/sparse.py用于TranSparse