fb15k-237数据集

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

在pycham能写bash scripts/pretrain_fb15k-237-image.sh

在PyCharm中，你可以编写Python脚本来控制或自动化执行Bash shell命令，比如pretrain_fb15k-237-image.sh这样的脚本。这个例子看起来像是一个预训练模型的脚本，通常用于图数据库如Freebase的FB15K-237数据集上进行图像相关的预训练工作。

如果你想通过Python来间接运行Bash脚本，可以创建一个Python文件，然后利用os模块的subprocess函数。以下是一个简单的示例：

import os

def run_bash_script(script_path):
    # 将script_path替换为实际的shell脚本路径
    script_path = "path/to/pretrain_fb15k-237-image.sh"
    
    # 使用subprocess.call()执行shell命令
    os.system(f'sh {script_path}')

# 调用run_bash_script函数执行bash脚本
run_bash_script("path/to/pretrain_fb15k-237-image.sh")

在这个Python脚本中，`os.system()`会执行指定的Bash命令行，假设`pretrain_fb15k-237-image.sh`脚本需要在当前工作目录下运行。

**WN18RR**、**FB15K-237**和**NELL-955**的**V1、V2、V3、V4**数据集

根据引用[1]和引用提供的信息，WN18RR、FB15K-237和NELL-995数据集都有多个版本（V1、V2、V3、V4）。这些数据集是用于知识图谱和关系抽任务的基准数据集。

具体来说，WN18RR数据集是在WordNet知识图谱上创建的，包含了不同版本的三元组。FB15K-237数据集是在Freebase知识图谱上创建的，同样包含了不同版本的三元组。NELL-995数据集是在NELL知识图谱上创建的，同样包含了不同版本的三元组。

这些数据集的具体细节和统计信息可以在引用和引用中找到。如果你对这些数据集的具体内容和用途有更多的问题，请参考相关的引用文献。