Entity Embed 项目教程

Entity Embed 项目教程

entity-embed PyTorch library for transforming entities like companies, products, etc. into vectors to support scalable Record Linkage / Entity Resolution using Approximate Nearest Neighbors. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/en/entity-embed

1. 项目的目录结构及介绍

Entity Embed 是一个使用 PyTorch 实现的开源库，它可以将实体（如公司、产品等）转换为向量，以支持可扩展的记录链接/实体解析，使用近似最近邻搜索。以下是项目的目录结构及其介绍：

entity-embed/
├── .github/                # GitHub 工作流和配置文件
├── docs/                   # 文档资源
├── entity_embed/           # Entity Embed 的核心代码
├── example-data/           # 示例数据
├── notebooks/              # Jupyter 笔记本示例
├── tests/                  # 测试代码
├── .coveragerc             # 覆盖率配置文件
├── .editorconfig            # 编辑器配置文件
├── .gitignore              # Git 忽略文件
├── .pre-commit-config.yaml # 预提交钩子配置
├── .readthedocs.yml        # ReadTheDocs 配置
├── AUTHORS.rst             # 贡献者列表
├── CHANGELOG.md            # 更改日志
├── CODE_OF_CONDUCT.md      # 行为准则
├── CONTRIBUTING.rst        # 贡献指南
├── LICENSE                 # 许可证文件
├── MANIFEST.in             # 打包文件列表
├── Makefile                # Makefile 文件
├── README.md               # 项目说明文件
├── pyproject.toml          # 项目配置文件
├── requirements-dev.txt    # 开发依赖
├── requirements-examples.txt # 示例依赖
├── requirements.txt        # 项目依赖
├── setup.cfg               # 打包配置文件
├── setup.py                # 打包脚本
└── tox.ini                 # tox 测试配置文件

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过命令行工具进行的。首先，需要安装 Entity Embed，可以通过 pip 命令来完成：

pip install entity-embed

对于 Conda 用户，需要先安装 PyTorch 和相关依赖，然后才能安装 Entity Embed：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge
pip install entity-embed

安装完成后，可以通过 Python 直接导入使用，或者通过提供的 Jupyter 笔记本示例来运行。

3. 项目的配置文件介绍

Entity Embed 的配置主要是通过 pyproject.toml 和 requirements 相关文件进行。以下是一些主要的配置文件介绍：

• pyproject.toml：包含了项目的元数据和依赖关系，用于构建和打包项目。

• requirements.txt：列出了项目运行时所需的依赖包，这些包在安装 Entity Embed 时会被自动安装。

• requirements-dev.txt：列出了开发过程中所需的额外依赖包，比如测试框架等。

• requirements-examples.txt：列出了运行示例所需的依赖包，这些通常用于 Jupyter 笔记本中的示例。

以上是 Entity Embed 的基本教程，希望对您有所帮助。

entity-embed PyTorch library for transforming entities like companies, products, etc. into vectors to support scalable Record Linkage / Entity Resolution using Approximate Nearest Neighbors. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/en/entity-embed