Format of the dataset raw.kb: the raw kb data from NELL system kb_env_rl.txt: we add inverse triples of all triples in raw.kb, this file is used as the KG for reasoning entity2vec.bern/relation2vec.bern: transE embeddings to represent out RL states, can be trained using TransX implementations by thunlp tasks/: each task is a particular reasoning relation tasks/${relation}/*.vec: trained TransH Embeddings tasks/${relation}/*.vec_D: trained TransD Embeddings tasks/${relation}/*.bern: trained TransR Embedding trained tasks/${relation}/*.unif: trained TransE Embeddings tasks/${relation}/transX: triples used to train the KB embeddings tasks/${relation}/train.pairs: train triples in the PRA format tasks/${relation}/test.pairs: test triples in the PRA format tasks/${relation}/path_to_use.txt: reasoning paths found the RL agent tasks/${relation}/path_stats.txt: path frequency of randomised BFS

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本文主要增加了一个搜索功能，通过该搜索框能展示搜索节点的相关内容，同时在张老师的基础上增加搜索节点相关联的边及节点。前面作者讲解了很多知识图谱原理知识，包括知识图谱相关技术、Neo4j绘制关系图谱等，但仍缺少一个系统全面的实例。为了加深自己对知识图谱构建的认识，为后续创建贵州旅游知识图谱打下基础，作者深入学习了张宏伦老师的网易云课程（星球系列电影），并结合自己的理解和技术分享了该系列专栏，从数据采集、数据展示、数据分析到知识图谱构建，文章后续还会讲解中文数据的实体识别、关系抽取、知识计算等。 --------------------- 作者：Eastmount 来源：CSDN 原文：https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/87270150 版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！

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