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EARL:实体和关系映射
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2021-05-03
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伯爵 联合实体和关系链接以回答问题 EARL(实体和关系链接器),一种将问题中的实体和关系共同链接到知识图的系统。 EARL将实体链接和关系链接视为单个任务,因此旨在减少由相关步骤引起的错误。 为了实现这一点,EARL使用知识图共同消除实体和关系的歧义。 EARL通过观察围绕实体的关系来获得实体歧义的上下文。 同样,它通过查看周围的实体来获得消除关系歧义的上下文。 通过将联合实体和关系链接任务建模为广义旅行推销员问题(GTSP)的实例,我们支持复杂问题中出现的多个实体和关系。 ISWC 2018研究论文: ://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-00671-6_7或在arXiv上 注意:此分支中的代码并不完全表示上面的论文。 特别是,我们现在使用进行实体和关系分类。 这使我们能够以不区分大小写的方式处理问题,而缺少问题是原始论文的
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EARL-master.zip (41个子文件)
EARL-master
models
db_predia_reranker.model 319KB
er.h5 1.87MB
er.json 4KB
char_dict.npy 1KB
servicescripts
earl.service 199B
asknow.service 195B
textmatch.service 216B
data
ontologylabeluridict.json 2.94MB
textrazor-lcquad.json 1.84MB
lcquad.json 5.25MB
er.model 398KB
elasticsearchdump
dbentityindex11mapping.json 529B
dbontologyindex1mapping.json 407B
lcquad_annot_linked_2843.json 2.91MB
linked.json 5.25MB
LICENSE 34KB
requirements.txt 1KB
README.md 3KB
utils
er-xgb-training
entity_sub.org 8.25MB
readme.md 783B
ent_rel_predictor.py 11KB
train_xgb_model.py 7KB
relations.org 2.44MB
scripts
JointLinker.py 11KB
TextMatchServer.py 5KB
TextMatch.py 1KB
ER_predictor
predict_phrase.py 4KB
__init__.py 0B
ReRanker.py 16KB
ErPredictorES.py 4KB
api.py 7KB
utils
pushquestionsautocomplete.py 469B
generatebloomitems2hoppredicate.py 1KB
judge.py 958B
generatebloomitems1hoppredicate.py 743B
generatebloomitems1hopentity.py 740B
parse.py 668B
model.py 4KB
cosineserver.py 2KB
generatebloomitems2hopentitytypeof.py 1KB
ShallowParser.py 7KB
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