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BAMnet:随附于NAACL 2019论文“用于基于知识库的问题解答的双向注意力存储网络”的代码和数据
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2021-05-03
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工商管理网 随附于NAACL2019论文代码和数据 开始吧 先决条件 这段代码是用python 3编写的。您将需要安装一些python软件包才能运行该代码。 我们建议您使用virtualenv来管理您的python软件包和环境。 请按照以下步骤创建python虚拟环境。 如果尚未安装virtualenv ,请使用pip install virtualenv进行pip install virtualenv 。 使用virtualenv venv创建一个虚拟环境。 使用source venv/bin/activate激活虚拟环境。 使用pip install -r requirements.txt安装软件包pip install -r requirements.txt 。 运行KBQA系统 从下载预处理的数据,并将数据文件夹放在根目录下。 创建一个文件夹(例如, runs/WebQ/
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BAMnet-master.zip (38个子文件)
BAMnet-master
src
train.py 4KB
test.py 3KB
run_webquestions.py 750B
run_freebase.py 2KB
joint_test.py 5KB
core
utils
freebase_utils.py 708B
utils.py 4KB
generic_utils.py 3KB
__init__.py 45B
metrics.py 2KB
config.py 813B
build_data
build_data.py 26KB
build_all.py 380B
utils.py 14KB
freebase.py 3KB
__init__.py 45B
webquestions.py 6KB
__init__.py 45B
bamnet
bamnet.py 18KB
entnet.py 10KB
ent_modules.py 11KB
utils.py 956B
__init__.py 45B
modules.py 25KB
config
bamnet_webq.yml 827B
entnet_webq.yml 804B
build_all_data.py 4KB
build_pretrained_w2v.py 974B
test_entnet.py 2KB
train_entnet.py 2KB
images
attn_heatmap.png 99KB
pred_examples.png 378KB
overall_arch.png 651KB
results.png 227KB
requirements.txt 83B
LICENSE 11KB
README.md 4KB
.gitignore 1KB
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蕾拉聊以色列
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