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NELL-995知识图谱数据集

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简介：
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.

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  • NELL-995知识图谱数据集
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    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.
     
  • NELL-995数据集在知识图谱领域中的应用
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    简介：NELL-995数据集作为大规模常识知识库，在知识图谱构建与完善中扮演关键角色，促进实体关系抽取及语义理解技术进步。 知识图谱是现代信息技术领域中的重要组成部分，它通过结构化的方式组织并存储了大量的实体、关系及其之间的联系。NELL-995数据集在这一研究领域中扮演着关键角色，特别是在知识图谱推理方面有着广泛应用。 NELL（Never-Ending Language Learning）是由卡内基梅隆大学发起的一个项目，目标是构建一个能够持续学习和更新世界知识的系统。而NELL-995则是该项目的一部分数据集，包含大约99.5万个事实。这些事实是从互联网上自动抽取并经过半监督学习验证得来的。每个事实通常由两个实体及其关系组成，如“Apple是一家公司”或“New York City位于美国”。 知识图谱推理任务的目标是根据已知的事实推断出新的、未被观察到的关系。强化学习是一种适用于此类问题的学习策略，因为它可以处理环境的不确定性，并通过与环境互动来优化决策过程。在NELL-995数据集上应用强化学习，可以帮助训练智能体更有效地发现新知识，例如探索不同的实体组合以预测可能的新关系。 通常来说，在使用强化学习时需要一个智能体执行特定动作（如选择一对实体进行推理或基于现有知识预测新的关系），并根据奖励信号调整其行为策略。在NELL-995数据集中，成功的预测可以作为正向的反馈机制来促进进一步的学习和改进。 为了利用NELL-995数据集训练强化学习模型，首先需要对数据进行预处理，包括实体和关系标准化以及构建适当的环境模型。接着可以通过Q-learning、Deep Q-Networks (DQN) 或者Proximal Policy Optimization (PPO) 等算法来优化智能体的行为策略。同时为了防止过拟合并提高泛化能力，可以采用数据增强技术，并使用验证集进行早期停止。 在评估模型性能时，可以利用准确率、召回率和F1分数等指标衡量其预测未知关系的能力。此外还可以研究模型的探索效率，在有限迭代次数内发现新事实的能力也是一个重要的评价标准。 NELL-995数据集为探究如何使用强化学习进行知识图谱推理提供了理想的平台。通过在这样的环境中训练并优化智能体，可以推进技术的发展，使其能够更高效、准确地从海量信息中提取和推断出新的关系与知识。
     
  • family 知识图谱数据集
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    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
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    《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。
     
  • 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。
     
  • 鸟类百科知识图谱CSV数据集
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    《鸟类百科知识图谱CSV数据集》是一份详细记录了各类鸟类信息的数据集合，内容涵盖分类学、生态习性等多方面，旨在为研究者提供便捷的研究资料。 本项目知识来源于中国环境与发展国际合作委员会生物多样性工作组补充的《中国鸟类野外手册》电子版，该手册以CHM文件格式存储。这种格式是微软于1998年推出的基于HTML特性的帮助文档系统，可以理解为打包后的HTML文件。通过解析CHM文件，可以获得其中的HTML文本，并利用爬虫技术和正则表达式从中抽取信息。最终获取了包含1251种鸟类的信息，包括所属目、科和属分类、具体描述、虹膜颜色、嘴色、脚色、叫声特点、分布范围与状况以及习性等详细知识。
     
  • 清华大学科技知识图谱数据集
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    该数据集由清华大学构建，涵盖多领域科技文献与专利信息，旨在促进科研界的知识图谱研究及应用发展。 SciKG是一个以科研为中心的大规模知识图谱数据集，目前涵盖计算机科学领域，包含概念、专家和论文三个主要部分。科技概念及其关系是从ACM计算分类系统中提取的，并辅以每个概念的定义（大多数来自维基百科）。
     
  • 数据融合的知识图谱(DataMatching)
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    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.
     
  • 数据结构知识点图谱.zip
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    《数据结构知识点图谱》是一份全面整理和归纳了数据结构相关概念、算法及应用场景的学习资料。通过图表形式清晰展现复杂关系，帮助学习者高效掌握知识要点。 数据结构是计算机科学中的核心概念之一，它涉及如何在内存中有效地组织和管理数据以实现高效操作。大学阶段的计算机科学教育通常要求学生掌握这一基础知识，因为它是算法设计与分析的重要基础。 《数据结构知识图谱.zip》这个压缩包内含全面的学习资源，如笔记、课件及习题解答等资料，旨在帮助学生深入理解并熟练应用相关概念和技巧。 数据结构主要分为两大类：线性结构和非线性结构。线性结构包括数组、链表、栈与队列；这些元素按照顺序排列。例如，数组是最基本的数据类型，在内存中连续存储且访问速度快；链表则支持动态增删操作，但访问速度相对较慢；栈遵循后进先出（LIFO）原则，常见于函数调用和表达式求值场景；而队列则是先进先出（FIFO），适用于任务调度与消息传递。 非线性结构涵盖树、图及哈希表等类型。例如，二叉树、平衡树（AVL树或红黑树）以及堆（优先队列），这些数据模型模拟层级关系，在文件系统和数据库索引中广泛应用；图则用于表示实体间复杂关联如社交网络与网页链接；而通过散列函数实现的哈希表能够快速定位，常被应用于字典及数据库查询。 在学习过程中，理解各类数据结构的特点至关重要。例如，栈、队列等抽象数据类型（ADT）定义及其实际应用场合如括号匹配和图搜索算法（DFS与BFS）。对于树形结构，则需掌握其遍历方法（前序、中序及后序）、特定类型的特性以及哈希表的冲突解决策略。 此外，还需熟练操作这些数据结构的基本算法：排序技术包括冒泡、选择、插入等；查找方法涵盖顺序和二分搜索。针对特殊的数据类型如树与图，则需要掌握更复杂的技术，例如平衡调整（对于二叉树而言）、生成最小成本连接子集的Kruskal或Prim算法以及解决最短路径问题的Dijkstra或Floyd-Warshall算法。 《my_resource》可能包含上述知识点的具体讲解、案例分析及编程练习等资料。通过深入学习与实践，不仅能提升自身编程技巧，还能为以后面对更复杂的软件开发和系统设计挑战打下坚实的基础。因此，《数据结构知识图谱.zip》这样的资源对提高学生在该领域的理解和应用能力至关重要。