UKGE:论文“嵌入不确定的知识图”的代码和数据

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  • 2022-06-15 08:23
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嵌入不确定的知识图 该存储库包括 UKGE 的代码和实验中使用的数据。 安装 确保您的本地环境安装了以下内容: Python3 tensorflow >= 1.5.0 scikit-learn 使用以下方法安装依赖项: pip install -r requirements.txt 运行实验 要运行实验,请使用: python ./run/run.py 或者 python ./run/run.py --data ppi5k --model rect --batch_size 1024 --dim 128 --epoch 100 --reg_scale 5e-4 您可以使用--model logi切换到 UKGE(logi) 模型。 数据可在: : 参考 请参考我们的论文。 陈雪露、陈慕豪、史维嘉、孙一洲、Carlo Zaniolo。 嵌入不确定的知识图谱。 2019 年
UKGE-master.zip
  • UKGE-master
  • run
  • run.py
    3.9KB
  • src
  • data.py
    11.7KB
  • utils.py
    875B
  • utils.pyc
    4.6KB
  • __init__.py
    0B
  • models.py
    10.2KB
  • __pycache__
  • utils.cpython-35.pyc
    1.5KB
  • testers.cpython-35.pyc
    28.4KB
  • models.cpython-35.pyc
    8.4KB
  • trainer.cpython-35.pyc
    8.2KB
  • param.cpython-35.pyc
    937B
  • data.cpython-35.pyc
    10.5KB
  • list.cpython-35.pyc
    413B
  • param.py
    1KB
  • list.py
    105B
  • trainer.py
    11KB
  • testers.py
    32.2KB
  • requirements.txt
    38B
  • .idea
  • misc.xml
    433B
  • UKGE.iml
    526B
  • workspace.xml
    12.8KB
  • inspectionProfiles
  • Project_Default.xml
    589B
  • modules.xml
    260B
  • vcs.xml
    180B
  • README.md
    1.2KB
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  • ppi5k
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    742.8KB
  • test.tsv
    371.5KB
  • ndcg_test.pickle
    1.7MB
  • val.tsv
    325.1KB
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    3.9MB
  • softlogic.tsv
    1.5MB
  • nl27k
  • test_with_neg.tsv
    2.4MB
  • test.tsv
    1.4MB
  • ndcg_test.pickle
    755.1KB
  • val.tsv
    1.2MB
  • train.tsv
    14.7MB
  • softlogic.tsv
    2.8MB
  • cn15k
  • test_with_neg.tsv
    678.6KB
  • test.tsv
    571.3KB
  • ndcg_test.pickle
    844.4KB
  • val.tsv
    500.5KB
  • train.tsv
    5.9MB
  • softlogic.tsv
    205.9KB
内容介绍
# Embedding Uncertain Knowledge Graphs This repository includes the code of UKGE and data used in the experiments. ## Install Make sure your local environment has the following installed: Python3 tensorflow >= 1.5.0 scikit-learn Install the dependents using: pip install -r requirements.txt ## Run the experiments To run the experiments, use: python ./run/run.py or python ./run/run.py --data ppi5k --model rect --batch_size 1024 --dim 128 --epoch 100 --reg_scale 5e-4 You can use `--model logi` to switch to the UKGE(logi) model. Data is available at: https://drive.google.com/file/d/1UJQ8hnqPGv1O9pYglfNF5lY_sgDQkleS/view?usp=sharing ## Reference Please refer to our paper. Xuelu Chen, Muhao Chen, Weijia Shi, Yizhou Sun, Carlo Zaniolo. Embedding Uncertain Knowledge Graphs. In *Proceedings of the Thirty-Third AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI)*, 2019 @inproceedings{chen2019ucgraph, title={Embedding Uncertain Knowledge Graphs}, author={Chen, Xuelu and Chen, Muhao and Shi, Weijia and Sun, Yizhou and Zaniolo, Carlo}, booktitle={Proceedings of the Thirty-Third AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI)}, year={2019} }
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