在信息技术行业,特别是在自然语言处理(NLP)和知识图谱研究领域,TransE模型具有重要意义。介绍了TransE模型的基本原理及其在知识表示学习中的应用。数据集包括entity2id.txt和relation2id.txt,分别记录了知识图谱中实体和关系的唯一标识符,用于模型训练和推理。同时,train.txt文件包含了训练数据,即事实三元组,用于模型学习实体之间的关系。附带的code.py文件提供了实现TransE模型的Python代码,包括数据预处理和模型训练的详细步骤。
TransE模型数据集与代码实体ID、关系ID、训练样本详解
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