for r, ht_list in self.train_relation_dict.items(): # train_relation_dict是以r为键添加头实体和尾实体(h,t)元组的字典 rows = [e[0] for e in ht_list] cols = [e[1] for e in ht_list] vals = [1] * len(rows) adj = sp.coo_matrix((vals, (rows, cols)), shape=(self.n_users_entities, self.n_users_entities))

这段代码是ChitGPT中构造头实体和尾实体之间关系的邻接矩阵的部分。遍历了self.train_relation_dict字典，其中r是关系类型，ht_list是一个包含头实体和尾实体元组的列表。然后将头实体和尾实体分别提取出来，并构造一个稀疏COO格式矩阵，其中行是头实体，列是尾实体，元素为1。最终得到的邻接矩阵adj表示头实体和尾实体之间是否存在关系。这个邻接矩阵将用于训练和生成ChitGPT模型中的关系。

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h_list = [] t_list = [] r_list = [] self.train_kg_dict = collections.defaultdict(list) self.train_relation_dict = collections.defaultdict(list) for row in self.kg_train_data.iterrows(): h, r, t = row[1] h_list.append(h) t_list.append(t) r_list.append(r) self.train_kg_dict[h].append((t, r)) self.train_relation_dict[r].append((h, t)) self.h_list = torch.LongTensor(h_list) self.t_list = torch.LongTensor(t_list) self.r_list = torch.LongTensor(r_list)

这段代码看起来像是一个数据处理的部分，有些细节我可能看不出来，但是大致意思是将三元组（头实体，关系，尾实体）从kg_train_data中提取出来，并将它们分别存储在h_list、r_list、t_list三个列表中。同时，还将头实体h作为键，对应的值是一个包含(t, r)元组的列表train_kg_dict[h]，表示以h为头实体的所有三元组。同理，将关系r作为键，对应的值是一个包含(h, t)元组的列表train_relation_dict[r]，表示所有关系为r的三元组。最后，将h_list、t_list、r_list转化为PyTorch的张量分别存储在self.h_list、self.t_list、self.r_list中。

train_relation_dict.items()

train_relation_dict.items()是一个字典方法，用于返回一个字典的(key, value)元素对的视图对象。这个视图对象可以被用于for循环迭代，每个迭代输出一个(key, value)元素对的元组。在ChitGPT中，train_relation_dict是一个字典，以关系类型r为键，存储了头实体和尾实体之间的元组列表。所以train_relation_dict.items()返回一个元素为(key, value)元素对的视图对象，其中key是关系类型r，value是头实体和尾实体之间的元组列表ht_list。