fb15k-237数据集
时间: 2024-01-09 10:01:53 浏览: 317
fb15k-237数据集是一个常用的知识图谱数据集，用于知识图谱的关系抽取任务。它是基于现有的FB15K数据集进行改进和精简得到的。
数据集中包含了15,786个实体，237个关系以及592,213个三元组。与原始FB15K数据集相比，fb15k-237数据集去除了一些不常用的关系，使得数据集更加精简和高效。同时，为了减少训练模型时的偏差，数据集中还使用了负例采样的技术，即对于每个正例三元组，会随机生成一定数量的负例三元组。
fb15k-237数据集具有一定的实际应用价值。通过对该数据集的研究，可以提取出实体之间的关系，从而帮助我们更好地理解知识图谱的结构和关联。这对于自然语言处理、问答系统、信息检索等领域都具有重要的意义。此外，基于fb15k-237数据集的研究还能够为知识图谱的构建、补全和修正提供指导和参考。
总之，fb15k-237数据集作为一个常用的知识图谱关系抽取数据集，通过精简和负例采样等技术，提供了一个有价值的资源供研究者进行知识图谱相关任务的研究。
相关问题
fb15k-237数据集分类
FB15K-237 数据集概述
FB15K-237 是一个广泛使用的知识图谱补全(Knowledge Graph Completion, KGC)数据集，其设计目的是解决原始 FB15K 中存在的逆向推理问题。该数据集中移除了反向关系三元组，从而使得评估更加严格和真实[^2]。
分类详情
FB15K-237 主要由实体(entity)、关系(relation)以及这些实体间的关系构成的三元组(triple)组成。具体来说：
- 实体：代表实际世界中的对象或概念。
- 关系：描述两个实体间的联系方式。
- 三元组：<head entity, relation, tail entity> 形式的组合，表示头实体通过某种关系连接到尾实体。
此数据集包含了约 14,951 种不同的实体和 237 类独特的关系类型。
{
"entity_count": 14951,
"relation_types": 237
}
用途
主要用于研究如何有效地从不完全的知识库中推断新的事实，特别是在处理长尾分布下的稀有关系时表现出色。对于少样本学习(few-shot learning)，尤其是针对那些训练实例较少的关系类别，提供了宝贵的资源和支持。
特点
- 减少冗余：相比前版 FB15K 去掉了反向边，提高了测试难度；
- 多样化的关系模式：涵盖了多种不同类型的关系，增加了模型泛化能力的要求；
- 适用于低频关系建模：特别适合探索在少量标注情况下提升性能的技术方案，如元学习(meta-learning)。
fb15k-237数据集下载
如何下载 FB15k-237 数据集
FB15k-237 是一个广泛用于知识图谱研究的数据集，它来源于 Freebase 并经过处理形成。该数据集包含 237 种关系和约 14,541 种实体[^2]。以下是获取此数据集的方法：
官方资源链接
原始 FB15k-237 数据集可以通过以下官方或可信第三方网站下载：
- 官方网站: Facebook AI Research 提供了 FB15k 和 FB15k-237 的初始版本。虽然 Facebook 已停止维护这些数据集，但仍可通过存档页面访问它们。
- 替代存储库: 许多学术机构和个人开发者会将常用数据集托管在公开平台上。例如，在 GitHub 上可以找到多个镜像仓库。
下载地址示例
以下是一些常见的下载源：
Kaggle: Kaggle 社区提供了许多机器学习竞赛所需的数据集，其中包括 FB15k-237[^4]。
Google Drive 或 CSDN: 用户上传的压缩包文件通常可以直接解压使用。注意验证其完整性和一致性。
- 示例链接 (CSDN): [https://download.csdn.net/download/qq_21097885/12340908]
文件结构说明
下载后的数据集一般分为三个部分：
train.txt: 包含训练样本三元组(head_entity, relation, tail_entity)。valid.txt: 包含验证集三元组。test.txt: 测试集中使用的三元组。
每条记录的形式类似于 /m/06cx9 /location/country/form_of_government /m/017dcd，其中 /m/06cx9 和 /m/017dcd 是实体 ID，而中间项表示两者之间的关系类型。
实体映射表
由于 Google 停用了 Freebase API，无法通过简单方式查询实体的具体含义。然而，一些社区贡献者整理了基于旧版 Freebase 导出的字典文件 (entity2id.txt) 来帮助理解这些编码的实际意义。如果需要进一步解析，建议参考此类辅助工具或者尝试联系相关研究人员共享成果。
import pandas as pd
# 加载实体ID与名称对照表
entities_df = pd.read_csv('path_to_entities_dict/entity2name.txt', sep='\t', header=None)
print(entities_df.head())
上述脚本可用于读取并展示前几行实体及其对应的自然语言描述。
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DDS信号发生器，即直接数字合成（Direct Digital Synthesis，简称DDS）信号发生器，是一种利用数字技术产生的信号源。与传统的模拟信号发生器相比，DDS信号发生器具有频率转换速度快、频率分辨率高、输出波形稳定等优势。DDS信号发生器广泛应用于雷达、通信、电子测量和测试设备等领域。
DDS信号发生器的工作原理基于相位累加器、正弦查找表、数字模拟转换器（DAC）和低通滤波器的设计。首先，由相位累加器产生一个线性相位增量序列，该序列的数值对应于输出波形的一个周期内的相位。通过一个正弦查找表（通常存储在只读存储器ROM中），将这些相位值转换为相应的波形幅度值。之后，通过DAC将数字信号转换为模拟信号。最后，低通滤波器将DAC的输出信号中的高频分量滤除，以得到平滑的模拟波形。
具体知识点如下：
1. 相位累加器：相位累加器是DDS的核心部件之一，负责在每个时钟周期接收一个频率控制字，将频率控制字累加到当前的相位值上，产生新的相位值。相位累加器的位数决定了输出波形的频率分辨率，位数越多，输出频率的精度越高，可产生的频率范围越广。
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掌握VC++图像处理：杨淑莹教材深度解析
根据提供的文件信息，本文将详细解读《VC++图像处理程序设计》这本书籍的相关知识点。
### 标题知识点
《VC++图像处理程序设计》是一本专注于利用C++语言进行图像处理的教程书籍。该书的标题暗示了以下几个关键点：
1. **VC++**：这里的VC++指的是Microsoft Visual C++，是微软公司推出的一个集成开发环境（IDE），它包括了一个强大的编译器、调试工具和其他工具，用于Windows平台的C++开发。VC++在程序设计领域具有重要地位，尤其是在桌面应用程序开发和系统编程中。
2. **图像处理程序设计**：图像处理是一门处理图像数据，以改善其质量或提取有用信息的技术学科。本书的主要内容将围绕图像处理算法、图像分析、图像增强、特征提取等方面展开。
3. **作者**：杨淑莹，作为本书的作者，她将根据自己在图像处理领域的研究和教学经验，为读者提供专业的指导和实践案例。
### 描述知识点
描述中提到的几点关键信息包括：
1. **教材的稀缺性**：本书是一本较为罕见的、专注于C++语言进行图像处理的教材。在当前的教材市场中，许多图像处理教程可能更倾向于使用MATLAB语言，因为MATLAB在该领域具有较易上手的特点，尤其对于没有编程基础的初学者来说，MATLAB提供的丰富函数和工具箱使得学习图像处理更加直观和简单。
2. **C++语言的优势**：C++是一种高性能的编程语言，支持面向对象编程、泛型编程等高级编程范式，非常适合开发复杂的软件系统。在图像处理领域，C++可以实现高效的算法实现，尤其是在需要处理大量数据和优化算法性能的场合。
3. **针对初学者和有一定编程基础的人士**：这本书虽然使用了相对复杂的C++语言，但仍然适合编程初学者，尤其是那些已经具备一定编程基础的读者，如理工科院校的学生、图像处理的爱好者和工程师。
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标签与标题相呼应，指出了书籍的特色和研究领域：
1. **VC++**：标签强化了该书使用VC++这一工具进行开发的特点。
2. **图像处理程序设计**：标签强调了本书内容的重点在于图像处理程序的设计与实现。
3. **杨淑莹**：作为标签的一部分，作者的名字体现了本书的专业性和作者的学术地位。
### 压缩包子文件的文件名称列表
1. **VC++图像处理程序设计(杨淑莹).pdf**：这个文件名称告诉我们，下载的文件是PDF格式的，且文件内容与《VC++图像处理程序设计》这本书籍相关，作者是杨淑莹。
总结以上知识点，这本书籍对于熟悉C++语言并希望深入学习图像处理技术的读者来说，是一个宝贵的资源。书中可能会详细地介绍如何使用C++语言结合VC++的开发环境进行各种图像处理任务，包括但不限于：图像的读取与显示、颜色转换、图像滤波、边缘检测、图像分割、形态学处理、特征提取以及图像识别等方面。此外，鉴于图像处理领域涉及到大量的数学知识，如线性代数、概率论和数值分析等，本书可能还会包含这些基础理论知识的介绍，以帮助读者更好地理解和实现图像处理算法。
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