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FB15K数据集.rar

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简介：
FB15K数据集包含Freebase知识图谱中约48万事实三元组的数据集合，广泛应用于链接预测等知识图谱任务的研究与开发。 知识图谱FB15K数据集是一个广泛使用的基准测试集合，用于评估链接预测模型的性能。该数据集中包含了大量的三元组（头实体、关系、尾实体），这些三元组来源于Freebase数据库，并经过特定的方式划分训练集、验证集和测试集。

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  • FB15K数据集.rar
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    FB15K数据集包含Freebase知识图谱中约48万事实三元组的数据集合，广泛应用于链接预测等知识图谱任务的研究与开发。 知识图谱FB15K数据集是一个广泛使用的基准测试集合，用于评估链接预测模型的性能。该数据集中包含了大量的三元组（头实体、关系、尾实体），这些三元组来源于Freebase数据库，并经过特定的方式划分训练集、验证集和测试集。
     
  • FB15K数据集
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    FB15K数据集是一个大规模的知识图谱基准数据集，包含来自Freebase的约14,951个实体和134,518个三元组，广泛应用于知识图谱嵌入模型的研究与评估。 对于训练过程而言，数据集包含三个文件：train2id.txt 文件用于存储训练三元组的数据，其第一行为训练的三元组数量；后续每一行都以 (e1, e2, rel) 的格式表示一个实体对及其关系。entity2id.txt 文件列出了所有实体及对应的编号，每行记录了一个实体和它的 ID 编号，并且文件的第一行为实体总数目。relation2id.txt 则是列出所有的关系类型以及它们的对应 ID 号码，同样地，此文件第一行表示总的关系数目。 在测试阶段，则会额外提供两个文件（总共五个）：test2id.txt 文件用于存储测试三元组的数据，格式与 train2id.txt 相同；valid2id.txt 为验证数据集的文件，其内容及结构也遵循 test2id.txt 的模式。
     
  • FB15k-237数据集.zip
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    简介：FB15k-237数据集是一个用于知识图谱完成任务的基准数据集，旨在评估实体间关系预测模型的性能。包含超过十万条训练三元组及丰富的验证与测试集，是研究领域内的标准资源。 数据集FB15k-237是Freebase的一个子集，包含237种关系以及14,000多种实体。训练集中有271,115条三元组，验证集合中包括了17,535条三元组，而测试集合则含有20,466条三元组。
     
  • FB15K-237数据集版本
    优质
    FB15K-237是Freebase知识图谱的一个子集，作为链接预测任务的标准数据集，它通过去除对称和逆关系增强训练数据的挑战性。 数据集的原始来源可以在这里找到：https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=52312。该数据集由Toutanova和Chen发布。
     
  • FB15K 知识图谱数据集
    优质
    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。
     
  • FB15k-Freebase
    优质
    FB15k数据集是从Freebase中提取的一个知识图谱基准，包含14952个实体，53418种关系，旨在评估知识图谱嵌入模型在链接预测任务中的性能。 Freebase 是一个大型的结构化数据仓库，通过群体共建的方式构建。FB15k 是 Freebase 的一个子集。
     
  • FB15K-OWE中的知识图谱链接预测与关系预测数据集
    优质
    简介：FB15K-OWE是用于评估知识图谱中链接预测和关系预测性能的数据集，基于Freebase构建，增加了观察不到的工作实体及其关系。 开放域知识图谱数据集是在FB15K的基础上构建的，并添加了实体描述信息。
     
  • 数据集.rar
    优质
    《数据集.rar》包含了各类研究与分析所需的数据集合，涵盖多个领域，旨在为学术研究、模型训练及算法测试提供支持。 这是中文电影评论数据集，规模较大，适合大型模型使用；小型模型也可以利用其中的一部分数据。整体来看，该数据集的质量较高。
     
  • 数据集.rar
    优质
    《数据集》包含了一系列结构化和非结构化的数据文件，适用于多种研究与开发场景，涵盖领域包括但不限于机器学习、数据分析等。提供下载的数据集旨在促进学术交流和技术发展。 Fashion-MNIST数据集包含10类图片，其目录结构已经创建好，并可以直接放置在py文件的同级目录下。该目录包括raw和processed两个子目录。
     
  • 数据集.rar
    优质
    《数据集.rar》包含了一系列结构化和非结构化的数据文件，旨在支持各种数据分析、机器学习模型训练及科研项目的需求。 本数据集收集自网络资源，包含119张训练图片和26张验证图片，并已使用labelimg工具进行标注，标记格式为txt文件，可以直接用于yolo算法的训练。该数据集适合深度学习初学者用来复现yolo算法。