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。