KQAPro_Baselines:KQA Pro基线模型的Pytorch实施，KQA Pro是知识库中复杂问题解答的大规模数据集

KQA Pro基准 是在知识库中回答复杂问题的大规模数据集，可为每个问题提供对SPARQL和程序的强大监督。 。 此仓库为数据集实现了几个基准： 盲人GRU。 它仅根据输入的问题来预测答案，而忽略了知识库。 我们用它来衡量数据集的偏差。 （键值存储网络） （关系图卷积网络） （逐步关系网络） RNN seq2seq SPARQL解析器 RNN seq2seq程序解析器 seq2seq SPARQL解析器 seq2seq程序解析器 在其自述文件中描述了如何运行这些模型的说明。 在尝试之前，您需要先下载并将其解压缩到文件夹./dataset 。 文件树应该像 . +-- dataset | +-- kb.json | +-- train.json | +-- val.json | +-- test.json +-- GRU | +-- preproce