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rdf2text:从具有序列到序列模型的RDF数据生成文本
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2021-04-29
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学习使用seq2seq模型从RDF事实图生成文本 Badr Abdullah,FrançoisBuet和Reem Mathbout的项目工作。 该存储库包含用于为训练模型准备数据的代码,这些训练模型使用WebNLG数据从RDF三元组生成自然语言文本(有关数据的更多信息,请参见本文: ://webnlg.loria.fr/pages/webnlg-challenge )。 此项目中的所有模块均已使用python 3.6开发和测试。 运行模块仅需要两个非核心Python库:NLTK和SPARQLWrapper。 目前,该代码可用于解析XML文件中的RDF数据,应用文本预处理,检索RDF实体的语义类型,对目标语句执行去词义化以及生成用于训练和评估序列的数据集,以用于从NLG到NLG的序列模型事实图。 生成训练数据集 要使用该模块生成训练数据集,请使用: 源端的扁平序列 mkdir ../
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rdf2text-master.zip (27个子文件)
rdf2text-master
relex_predictions.py 2KB
utils
rdf_utils.py 6KB
text_utils.py 10KB
sparql_utils.py 3KB
__init__.py 0B
generate_train_dataset.py 2KB
__init__.py 0B
multi-bleu.perl 5KB
graph2text.py 20KB
README.md 4KB
metadata
delex.txt 5.69MB
onto_classes_system.json 40KB
entity_type.list 84KB
entities.list 59KB
ontology_ponderated_occurences.json 3KB
properties.list 5KB
OntologyClasses.xml 217KB
prop_schema.list 11KB
support
generate_nodelex.py 1KB
get_entity_type.py 1KB
get_property_schema.py 1KB
link_metadata.py 1KB
generate_eval_metadata.py 1KB
__init__.py 0B
generate_onto_classes_system.py 1KB
generate_lists.py 1KB
generate_eval_dataset.py 3KB
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努力中的懒癌晚期
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