fb15k-237数据集
时间: 2024-01-09 07:01:53 浏览: 334
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。
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)。
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7. 版本控制：如果"BGYR"项目正在使用版本控制系统，那么C语言开发者可能会用到Git等工具。
由于文件名称"BGYR-main"暗示了可能存在的主文件或核心文件夹，它可能包含以下内容：
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综上所述，尽管信息不足以明确指出"BGYR"的具体含义，但如果将其视作软件开发项目，上述知识点则与之相关，涵盖了从基础的C语言编程到软件开发的整个生命周期。如果"BGYR"实际上指的是一个具体的软件或工具，那么这些知识点仍然能够提供对它的开发背景和可能涉及技术的一个基本理解。
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标题知识点：
1. ECS格式化程序：该标题中的"ECS"指代Elastic Common Schema，它是一种日志数据模型，用于Elasticsearch、Logstash和其他Elastic Stack组件，以实现日志的标准化。"格式化程序"意味着该Node.js库的主要作用是将应用程序产生的日志数据转换成ECS兼容的结构化格式。
2. 弹性通用架构（ECS）日志记录：该描述说明了此库是为处理与ECS兼容的结构化日志而设计的，目的是便于用户将日志信息直接发送到Elasticsearch，并通过Elastic Stack工具进行集中化的日志管理和分析。
描述知识点：
1. 结构化日志：这是一种日志记录方法，它将日志数据以结构化的格式（如JSON）存储，使得日志的分析、搜索和监控更为高效。
2. Elasticsearch：是一个开源的搜索引擎，常与日志分析工具Logstash、可视化工具Kibana一起被称为ELK Stack（现在称为Elastic Stack）。Elasticsearch用于存储和检索结构化数据，是分析日志数据的重要组件。
3. Beta版本软件包：意味着当前版本的库可能还处于开发阶段，未来可能会有不兼容的更新。用户在使用过程中需要留意文档和更新日志，以便了解可能的变更。
4. 日志记录框架支持：描述中提到了“通过（ ）”三次，虽然未给出具体的日志框架名称，但从标签中可以得知，这个库支持"Winston", "Pino", 和 "Morgan"等流行的Node.js日志记录库。
标签知识点：
1. formatter：在编程和日志记录中，格式化程序通常负责将数据转换成特定的格式，如JSON或XML，以便于存储或传输。
2. logger：日志记录器，是日志系统中用于记录日志信息的组件。
3. winston：是一个灵活的日志记录库，支持多种传输方式，易于集成和扩展。
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6. ecs-logging：指的是专门处理ECS日志的库或工具。
7. JavaScript：作为Node.js的主要编程语言，该标签表明这个库是用JavaScript编写的，运行在Node.js环境中。
压缩包子文件名称列表知识点：
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