class Dataset(object): def __init__(self, args): self.dataset_name = args.dataset self.args = args self.entity_num, self.entity2id = self.read_file(self.dataset_name, "instance2id") self.relation_num, self.relation2id = self.read_file(self.dataset_name, "relation2id") self.concept_num, self.concept2id = self.read_file(self.dataset_name, "concept2id") self.triple_num, self.triples = self.read_triples(self.dataset_name, "triple2id") self.fb_h, self.fb_t, self.fb_r = [], [], [] self.relation_vec,self.entity_vec,self.concept_vec = [],[],[] self.relation_tmp, self.entity_tmp, self.concept_tmp = [], [], [] self.concept_r, self.concept_r_tmp = [], [] self.ok = {} self.subClassOf_ok = {} self.instanceOf_ok = {} self.subClassOf = [] self.instanceOf = [] self.instance_concept = [[] for i in range(self.entity_num)] self.concept_instance = [[] for i in range(self.concept_num)] self.sub_up_concept = [[] for i in range(self.concept_num)] self.up_sub_concept = [[] for i in range(self.concept_num)]

时间: 2023-06-16 22:03:40 浏览: 45
这段代码是定义了一个名为 Dataset 的类,其构造函数中包含了读取数据集的相关操作。其中,通过调用 read_file 方法读取了三个文件,分别是实体对应的 ID 文件、关系对应的 ID 文件和概念对应的 ID 文件,并记录了各自的数量和对应关系;通过调用 read_triples 方法读取了三元组文件,并记录了三元组数量和三元组数据。接下来,初始化了一些列表和字典用于保存数据集中的相关信息,包括实体、关系和概念的向量以及它们之间的关系等。
相关问题

class TextMatchDataset(dataset.Dataset): def __init__(self, args, tokenizer, file_path): self.config = args self.tokenizer = tokenizer self.path = file_path self.inference = False self.max_seq_len = self.config.max_seq_len self.labels2id = args.labels2id_list[0] self.contents = self.load_dataset_match(self.config)

这段代码是一个自定义的 PyTorch Dataset 类,用于加载文本匹配任务的数据集。其中包含了如下的属性和方法: - `__init__(self, args, tokenizer, file_path)`:初始化函数,参数包括训练参数 `args`、分词器 `tokenizer`、数据集文件路径 `file_path`。同时还包括一些其他的属性,例如 `inference` 表示是否为预测模式,`max_seq_len` 表示最大序列长度,`labels2id` 表示标签的映射关系等。 - `load_dataset_match(self, config)`:加载数据集的方法,返回一个 `List[List[str]]` 类型的数据,每个元素都是一个长度为 3 的列表,分别表示 query、pos_doc 和 neg_doc。 - `__len__(self)`:返回数据集的长度。 - `__getitem__(self, index)`:根据索引返回一个样本,返回的是一个字典类型,包括了 query、pos_doc、neg_doc 的分词结果以及对应的标签。 该自定义 Dataset 类可以被用于 PyTorch 模型的训练和评估。

class Train(nn.Module): def __init__(self,args,dataset): super(Train, self).__init__() self.args = args self.D = dataset self.entity_vec = nn.Embedding(self.D.entity_num,args.emb_dim) self.concept_vec = nn.Embedding(self.D.concept_num,args.emb_dim+1) self.relation_vec = nn.Embedding(self.D.relation_num,args.emb_dim) self.optimizer = torch.optim.SGD(self.parameters(),lr=args.lr) nn.init.normal_(self.entity_vec.weight.data, 0.0, 1.0 / args.emb_dim) nn.init.normal_(self.relation_vec.weight.data, 0.0, 1.0 / args.emb_dim) nn.init.normal_(self.concept_vec.weight.data[:, :-1], 0.0, 1.0 / args.emb_dim) nn.init.uniform_(self.concept_vec.weight.data[:, -1], 0.0, 1.0)

这是一个使用 PyTorch 实现的知识图谱嵌入模型,包含三个嵌入层:entity_vec、concept_vec 和 relation_vec。使用 nn.Embedding 可以将实体、概念和关系映射到低维空间中的向量表示。其中,entity_vec 和 relation_vec 的权重矩阵使用正态分布进行初始化,而 concept_vec 的权重矩阵的前 n-1 列也使用正态分布进行初始化,最后一列使用均匀分布进行初始化。该模型还定义了一个 SGD 优化器用于训练模型。此外,该模型还包含一个 self.D 参数,用于传入数据集。

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