KG-Bert-lxxl

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• 本项目是通过Bert模型，使用数据集中数据来构建知识图谱
• 主要思想
  • 将head和tail作为上下句输入BERT中，将relation作为标签进行fine-tune，最终得到模型参数
  • 读取所有的实体分别作为head和tail，预测其所关系
  • 由于数据量巨大，且处理困难，且电脑硬件条件原因，分别将训练集和实体集进行了缩减，有能力可以将所有数据进行训练
  • 训练集恢复：删掉train.tsv，将train-副本.tsv重命名为train.tsv
  • 实体集恢复：将datasets.py中，KGPredictProcessor类中，_get_all_entities方法中的限制条件删除

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项目介绍

• datasets 中保存有所有的数据
• models 中保存训练之后的模型
• predictions/kg.tsv 中保存所有的三元组
• src 中保存项目

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运行

• 训练：run_train.py
• 预测：run_predict.py