support_triples = task_triples[:few]解析代码
时间: 2024-05-20 20:19:33 浏览: 7
这行代码的作用是将任务三元组列表(task_triples)的前几个元素(由few指定)赋值给另一个列表(support_triples)。
例如,如果task_triples是一个包含10个任务三元组的列表,而few的值为3,则support_triples将被赋值为task_triples列表的前3个任务三元组。
相关问题
support_pairs = [[symbol2id[triple[0]], symbol2id[triple[2]]] for triple in support_triples]解析代码
该行代码将支持三元组中的实体符号转换为对应的ID,并将实体ID对作为支持对返回。
具体来说,它使用`symbol2id`字典将每个实体符号映射到对应的ID,然后使用列表推导式将每个支持三元组转换为实体ID对,并将结果存储在名为`support_pairs`的列表中。
例如,如果`symbol2id`字典将符号`"John"`映射到ID`1`,符号`"likes"`映射到ID`2`,符号`"pizza"`映射到ID`3`,并且`support_triples`包含三元组`("John", "likes", "pizza")`,那么该行代码将生成列表`[[1, 3]]`,表示支持对`("John", "pizza")`的实体ID对。
def generate_kg_batch(self, kg_dict, batch_size, highest_neg_idx): exist_heads = kg_dict.keys() # 头实体 if batch_size <= len(exist_heads): batch_head = random.sample(exist_heads, batch_size) # 从exist_heads中挑batch_size个样本 else: batch_head = [random.choice(exist_heads) for _ in range(batch_size)] batch_relation, batch_pos_tail, batch_neg_tail = [], [], [] for h in batch_head: relation, pos_tail = self.sample_pos_triples_for_h(kg_dict, h, 1) # 给每个三元组都只找一个关系和正尾实体 batch_relation += relation batch_pos_tail += pos_tail neg_tail = self.sample_neg_triples_for_h(kg_dict, h, relation[0], 1, highest_neg_idx) batch_neg_tail += neg_tail batch_head = torch.LongTensor(batch_head) batch_relation = torch.LongTensor(batch_relation) batch_pos_tail = torch.LongTensor(batch_pos_tail) batch_neg_tail = torch.LongTensor(batch_neg_tail) return batch_head, batch_relation, batch_pos_tail, batch_neg_tail
这段代码是用于生成知识图谱(KG)训练的batch数据的,可以看出其使用了随机采样的方式来选取batch中的头实体,然后针对每个头实体,从KG中随机选择一个正例三元组(即包含该头实体的三元组),并从KG中选择一个负例三元组(即不包含该头实体的三元组),最终返回四个Tensor类型的数据,分别是batch中的头实体、关系、正例尾实体和负例尾实体。
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