python哪种数据结构是无序的,python有序序列和无序序列

　　你好！

　　部分背后的技术独特的大叔被收购了。这个回购还在这里供参考，但已弃用。

　　幸运的是，工作仍在继续。除了几个边缘位，积极回购生活在这里。

　　的新主人独特的大叔像今天这样是xhdxmg/pAlright，你还想继续吗

　　从非结构化数据/文本中提取事实（也称为三元组和规则)

　　高效地存储和检索这些事实

　　把它们做成图表

　　提供查询图形的方法，包括通过前沿图形神经网络。

　　它将最新的神经网络与符号逻辑（想想专家系统和序言)和图形搜索结合起来。

　　快速启动

　　从锌基导入xqdjj/pkb=KB()

　　kb.store(eats(tom，rice))

　　对于kb.query中的ans( eats(Tom，Food)):

　　打印(ans[Food]) #打印大米

　　.

　　#包括的资产/国家_ S1 _火车。战斗支援车包含如下三元组：

　　#(位于非洲的纳米比亚)

　　#(立陶宛，邻国，波兰)

　　kb=KB()

　　kb.from_csv(./资产/国家。CSV’)

　　kb.build_kg_model(cuda=False，embedding_size=40)

　　kb.train_kg_model(步骤=2000,批处理大小=1,详细=假)

　　kb.estimate_triple_prob(斐济,位于,美拉尼西亚)

　　0.8467

　　要求

　　requirements.txt中的库

　　装置

　　点安装-r要求。文本文件（textfile）

　　注意：PyTorch的要求可能因系统而异。

　　测试

　　python test/test_main.py

　　python test/test_graph.py

　　python test/test_lists.py

　　python test/test_nn_basic.py

　　python test/test_nn.py

　　python测试/测试_否定_示例。巴拉圭

　　python test/test_truthiness.py

　　python-m doctest锌基/锌基。巴拉圭

　　确认

　　"国家"和" FB15k "数据集包含在此报告中。

　　有一个脚本来评估这一点独特的大叔在国家数据集上获得至少与原始(2019)旋转纸张一样好的性能。从回购的根目录：

　　大蟒示例/eval_countries_s3.py

　　它测试了最难的国家任务，并打印出AUC ROC，它应该是~ 0.95以匹配论文。在现代国家政治保卫局。参见OGPU上运行大约需要30分钟。

　　还有一个在FB15k上评估性能的脚本：python examples/fb15k_mrr.py .

　　建筑文件

　　从文档/目录：制作html .如果某样东西变化很大：狮身人面像-apidoc -o .

　　待办事项

　　添加文档

　　to_csv方法

　　利用数据库作为后端三重存储

　　至csv/自CSV方法尚不支持节点属性。

　　添加从任意非结构化文本中提取关系

　　将上下文添加到三元组，由伯特/乌尔姆/GPT-2类似地解释，并放入嵌入勤劳的夏天到千克嵌入。

　　图遍历的强化学习。

　　参考文献鸣谢

　　引用

　　如果您使用此软件，请考虑引用：

　　@software{zincbase，

　　author={{dtdhm Grek}}，

　　title={独特的大叔：最先进的知识库},

　　URL={https://github.com/tomgrek/zincbase}，

　　}

　　贡献的

　　请参见贡献。请一定要！

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