datasets-knowledge-embedding：常见知识嵌入数据集集合

datasets-knowledge-embedding：常见知识嵌入数据集集合

datasets-knowledge-embedding 📝 A collection of common datasets used in knowledge embedding 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/datasets-knowledge-embedding

项目介绍

datasets-knowledge-embedding 是一个开源项目，旨在收集和标准化各种知识嵌入相关论文中常用的数据集。该项目整理了多种数据集，并统一了它们的格式，使得这些数据集可以更方便地用于新作品的评估。

知识嵌入是人工智能领域的一个重要研究方向，它致力于将知识库中的实体和关系映射到低维向量空间，以便于机器学习模型处理和分析。datasets-knowledge-embedding 提供了多种数据集，帮助研究人员和开发者更好地理解和评估他们的知识嵌入模型。

项目技术分析

该项目从多个来源收集了知识嵌入所需的数据集，并对这些数据集进行了格式化处理。每个数据集包含以下18个文件：

• edges_as_text_{train,valid,test}.tsv：包含训练集、验证集和测试集中的三元组，实体和关系以文本形式表示。
• edges_as_text_all.tsv：上述三个文件的合并。
• edges_as_id_{train,valid,test}.tsv：包含训练集、验证集和测试集中的三元组，实体和关系以数字ID表示。
• edges_as_id_all.tsv：上述三个文件的合并。
• map_entity_id_to_text.tsv：从数字ID到文本表示的映射。
• map_relation_id_to_text.tsv：从数字ID到关系文本表示的映射。
• frequency_entities_{all,train,valid,test}.tsv：各个数据集中实体的频率统计。
• frequency_relations_{all,train,valid,test}.tsv：各个数据集中关系的频率统计。

这种格式化处理不仅便于数据集的使用，还有助于不同模型之间的公平比较。

项目及技术应用场景

datasets-knowledge-embedding 的主要应用场景在于知识嵌入模型的开发和评估。以下是一些具体的应用场景：

1. 模型训练与测试：研究人员可以使用这些数据集来训练和测试他们的知识嵌入模型，以验证模型的性能和效果。
2. 模型比较：通过在相同的数据集上进行评估，研究人员可以比较不同模型的优劣。
3. 基准数据集：该项目提供的数据集可以作为知识嵌入领域的基准数据集，帮助标准化研究成果。

项目特点

datasets-knowledge-embedding 项目具有以下特点：

• 数据集全面：该项目收集了多个不同来源和类型的数据集，涵盖了从简单到复杂的知识嵌入任务。
• 格式标准化：所有数据集都经过统一格式化处理，方便研究人员使用。
• 易于添加新数据集：项目提供了简单的脚本和指南，帮助用户添加新的数据集。
• 遵循开源协议：所有数据集都遵循原始的许可证协议，确保合法使用。

总结

datasets-knowledge-embedding 项目的目标是简化知识嵌入领域的数据集管理和使用流程。通过提供一系列经过格式化的数据集，该项目为研究人员和开发者提供了一个宝贵的资源，有助于推动知识嵌入技术的发展和应用。如果您正在从事知识嵌入相关的研究或开发工作，不妨尝试使用这个项目，看看它如何帮助您的工作。

datasets-knowledge-embedding 📝 A collection of common datasets used in knowledge embedding 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/datasets-knowledge-embedding