基于路径的链接预测模型在 Keras 中的 BiLSTM-and-CNN 实现

BiLSTM CNN 在 Keras 中完成知识图谱 Keras 实现了题为“使用 CNN-BiLSTM 和注意力机制实现知识图完成的基于路径的推理方法”的论文。 给定一个候选关系和两个实体，它使用卷积运算和 BiLSTM 编码将实体连接到低维空间的路径。 还应用了一个注意力层来捕获候选关系与两个实体之间的每条路径之间的语义相关性，并从多条路径的表示中专注地提取推理证据以预测实体是否应该通过候选关系连接。 所需文件 data/processed_data.tar.gz - 包含具有关系和实体的接地路径的数据集文件（例如 e1、r1、e2、r2、e3）。 任务 - 可以从 [1] 下载。 为了生成诸如 (r1, r2, ..., rk) 之类的关系路径，我们使用了 [2]。 我们用于实验的原始知识图数据可以在 [1] 中找到，其中包括带有训练/测试三元组的任务数据集。 如果您使用我们的