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请问数据集中的实体或者关系都是用一串数字表示的,是否存在字典或者生成id的算法?

您好,test.py中实体预测的结果是区分头实体与尾实体的,如果最后想得到所有实体的预测结果(不区分头实体,尾实体)应该怎么做,请您指教。

我的输出结果 loss 不下降啊

大家的运行效果好吗?

请问如何通过wordnet 获得entity2id.txt relation2id.txt test.txt train.txt,我想用中文来做。

![image](https://user-images.githubusercontent.com/49868628/99256987-3dd89c00-2851-11eb-8b6e-394b9dc700c6.png) test.py文件生成6个txt文件。然后呢。评价指标从哪看啊,就是那个百分比多少正确的

根据原文中loss function的推导,我认为应该为如下形式 headEntityVector = headEntityVector + 2 * self.learingRate * (relationVectorBeforeBatch- tailEntityVectorBeforeBatch) tailEntityVector = tailEntityVector + 2 * self.learingRate * (headEntityVectorBeforeBatch - relationVectorBeforeBatch) WithCorrupted的形式类似,求解答。

请问一下test.py中的entityVector.txt和relationVector.txt是TransEgetvector文件还是TransE-master文件里的啊 --

请问训练出entityVector、relationVector后,在pca降维绘图的时候,执行 plt.savefig(transE_img, dpi = 3000, bbox_inches = 'tight' ,orientation = 'landscape', papertype = 'a0')会报TypeError: can't convert complex to float,是什么原因呢?怎么解决呢?感激不尽

您好,我看了您提供的数据载点,里面的数据entitiy2.txt我不是很明白他这个数据是如何产生的,而我也看了它更原始的数据来源是一群分类好的单词,想请问它到底是如何变成entitiy2.txt这样的资料呢?