基于TransE的多关系知识图谱模型构建代码

基于TransE的多关系知识图谱模型构建代码

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简介

此压缩文件包含了一组用于构建多关系知识图谱模型的代码，该模型基于TransE算法实现。TransE是一种有效的知识图谱嵌入方法，能够学习实体和关系的低维表示，进而支持复杂的关系推理任务。

文件内容

• main.py：程序主入口，负责调用模型训练与测试等功能。
• model.py：定义了基于TransE的模型结构。
• data_loader.py：实现了数据加载与预处理逻辑。
• utils.py：包含了项目所需的辅助功能函数。
• requirements.txt：项目依赖的Python库列表。

使用说明

1. 解压该压缩包至指定目录。
2. 确保Python环境已安装requirements.txt中列出的所有库。
3. 根据实际数据集调整data_loader.py中的参数。
4. 运行main.py开始模型的训练与测试。

注意事项

• 在使用和修改代码时，请遵守相应的法律法规和开源协议。
• 如需引用或借鉴代码，请遵循学术规范，正确引用源代码。

更新日志

• 初始版本（1.0）：实现了基于TransE算法的多关系知识图谱模型的基本构建。

版权信息

本项目遵循MIT开源协议。未经授权，禁止用于任何商业目的。

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