KrantikariQA系统：信息增益驱动的知识图谱问答技术

资源摘要信息:"KrantikariQA是一个基于知识图系统的问答系统，其特点是使用了信息增益作为问答的核心算法。该系统的工作流程包括数据创建、数据减少和核心链的运行等步骤。具体步骤如下： 1. 下载并安装Gloves42B数据集，保存在资源文件夹中。Gloves42B是一个预训练的词向量模型，可以用于文本处理和自然语言处理任务中，提升模型的理解能力。 2. 创建并初始化一个日志目录，用于存储运行过程中的日志信息，以便于后续问题的诊断和性能分析。 3. 运行parallel_data_creation.sh脚本，这个脚本会自动化地处理数据创建任务。这个脚本的执行需要具有执行权限，因此需要先执行chmod + x parallel_data_creation.sh命令。 4. 运行data_creation_step1.py脚本，这个脚本是数据创建的第一步，具体功能需要查阅脚本内容。 5. 运行reduce_data_creation_step2.py脚本，这个脚本对第一步生成的数据进行减少处理，以优化数据质量。 6. 运行corechain.py脚本，这个脚本是系统的核心链部分。脚本运行时，需要指定一些参数，包括模型类型（slotptr）、设备类型（cuda，表示使用GPU加速计算）、数据集名称（lcquad）以及是否使用点对点的方式进行数据处理（False）。此外，还需要设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES，以指定在哪个GPU设备上执行计算。 7. 下载并安装手套数据。具体下载命令是wget，下载后也需要保存到资源文件夹中，并进行解压缩。 8. 使用Anaconda创建并设置环境。具体命令是conda env create -f environment.yml，该命令会根据提供的environment.yml文件创建一个新的环境，这个环境包含了运行KrantikariQA所需的所有依赖包。 9. 安装并设置redis服务。redis是一个开源的高性能键值存储数据库，可用于多种用途，例如缓存、消息队列等。具体安装和设置方法需要根据实际情况进行。 以上就是KrantikariQA问答系统的主要工作流程和相关知识点。"