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数据压缩包包含知识图谱相关的数据。

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简介：
通过使用特定的命令，可以成功地将贪心学院提供的知识图谱相关数据压缩包导入到Neo4j数据库之中。若有需要，用户可以通过消耗积分来获取并下载这些数据压缩包。

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  • 与知识图谱相关的数据压缩包
    优质
    该数据压缩包包含了多种类型的知识图谱相关资料和文件，旨在为研究者及开发者提供便捷的数据获取途径，并支持进一步的研究开发工作。 贪心学院的知识图谱相关数据压缩包可以通过命令导入到Neo4j数据库中，如有需要可以使用积分下载。
     
  • chart数据图表压缩包
    优质
    本压缩包包含丰富的数据图表资源，旨在提供高效的数据可视化解决方案。适用于各类研究报告、项目分析及学术论文，帮助用户轻松展示复杂信息。 Qt使用QChart实现柱状图、饼状图、曲线图和折线图，并进行接口统一，可以直接使用，里面包含示例用法。
     
  • multi30k数据集压缩包
    优质
    Multi30K数据集压缩包包含了30,000多条英语到德语和法语的平行文本对，适用于机器翻译任务的研究与开发。 Multi30k数据集是torchtext中包含的机器翻译相关数据集之一。在运行PyTorch教程《使用torchtext进行语言翻译》时，如果因为网络原因无法自动下载该数据集，可以将压缩包解压并放置到torchtext的root目录下以继续运行。
     
  • family 知识图谱数据集
    优质
    Family知识图谱数据集包含丰富的人类家庭关系信息，旨在促进家族树重建、遗传研究及智能系统中的语义理解与推理能力的发展。 家庭背景的知识图谱三元组数据包括entities.txt、facts.txt、relations.txt、test.txt、train.txt 和 valid.txt 这几个文件。
     
  • 知识图谱数据集.zip
    优质
    《知识图谱数据集》包含各类结构化和非结构化的信息资源，旨在为学术研究及应用开发提供丰富的语义数据分析素材。 知识图谱学习资料供大家一起学习使用，帮助了解最新前沿动态。
     
  • FB15K 知识图谱数据集
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    FB15K知识图谱数据集是Freebase数据库的一个子集，包含约27万实体和14.9万事实三元组，广泛用于链接预测、关系抽取等任务的研究。 知识图谱FB15K数据集是一个广泛使用的基准测试集合，用于评估在大规模知识库上执行的链接预测任务的效果。这个数据集包含Freebase的一部分，并且经过精心设计以促进关系路径的学习和推理能力的研究。它包含了各种实体及其之间的复杂关系，为研究者提供了一个丰富的资源来开发和完善他们的模型和技术。
     
  • 数据融合的知识图谱(DataMatching)
    优质
    数据融合的知识图谱（Data Matching）旨在通过先进的算法和技术，整合来自不同来源的数据，构建全面、准确且一致的信息网络。该领域致力于解决实体对齐、属性映射等挑战，促进大数据环境下知识的高效利用与共享。 Data matching involves concepts and techniques such as record linkage, entity resolution, and duplicate detection. These methods are used to identify and consolidate related data records across different databases or datasets. Record linkage aims to connect records that refer to the same entity but may have different identifiers. Entity resolution focuses on determining whether two pieces of information refer to the same real-world entity despite variations in how they are recorded. Duplicate detection is aimed at identifying multiple records within a single dataset that represent the same entity, helping to maintain data integrity and accuracy.
     
  • NELL-995知识图谱数据集
    优质
    NELL-995是卡内基梅隆大学开发的知识图谱数据集，包含超过百万实体和数十万关系的事实陈述，用于训练机器学习模型理解与生成知识图谱。 The dataset format is as follows: - **raw.kb**: Contains the raw KB data from the NELL system. - **kb_env_rl.txt**: Includes inverse triples of all triples in raw.kb. This file serves as the KG for reasoning purposes. - **entity2vec.bern/relation2vec.bern**: TransE embeddings used to represent RL states, which can be trained using TransX implementations by thunlpt (though specific implementation details are not provided here). The tasks directory contains specific reasoning relations and their associated files: - **tasks/${relation}/*.vec**: Trained TransH Embeddings. - **tasks/${relation}/*.vec_D**: Trained TransD Embeddings. - **tasks/${relation}/*.bern**: Trained TransR Embeddings, trained using the specified KB embeddings. - **tasks/${relation}/*.unif**: Trained TransE Embeddings. Additionally, there are directories for each relation containing: - **transX**: Triples used to train the KB embedding models. - **train.pairs** and **test.pairs**: Training and test triples in PRA format respectively. - **path_to_use.txt**: Reasoning paths discovered by the RL agent. - **path_stats.txt**: Path frequency of randomised BFS.
     
  • NLPCC 2018知识图谱数据集
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    NLPCC 2018知识图谱数据集是针对中文环境设计的一系列大规模知识图谱相关任务的数据集合，涵盖实体链接、关系抽取等多个方面，旨在推动自然语言处理领域的研究进展。 在今年的NLPCC开放领域问答共享任务中，我们重点关注知识，并设立了三个子任务：（a）基于知识库的问题回答(KBQA)；（b）基于知识库的问题生成(KBQG)；以及（c）基于知识库的问题理解(KBQU)。KBQA的任务是根据给定的知识库来解答自然语言问题，而KBQG则是依据已有的知识三元组生成相应的自然语言问题。最后的子任务KBQU旨在将自然语言问题转换为对应的逻辑形式表达。前两个子任务使用中文进行，最后一个子任务则使用英文。
     
  • 大数据数仓5.0版模拟数据压缩包
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    大数据数仓5.0版模拟数据压缩包包含精心设计的大规模数据集，用于测试和优化数据库性能及数据分析能力，助力开发者与研究人员高效评估系统效能。 /opt/moudle/applog