O Dia da Comunidade de ML é dia 9 de novembro! Junte-nos para atualização de TensorFlow, JAX, e mais Saiba mais

wordnet

  • Descrição:

WordNet é um grande banco de dados lexical em inglês. Substantivos, verbos, adjetivos e advérbios são agrupados em conjuntos de sinônimos cognitivos (synsets), cada um expressando um conceito distinto. Synsets são interligados por meio de relações conceituais-semânticas e lexicais.

FeaturesDict({
    'lhs': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'relation': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'rhs': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})

wordnet / WN18 (configuração padrão)

  • Descrição config: Este wordnet TENSOR DE DADOS consiste de um conjunto de tripletos (synset, relation_type, tripleto) extraído de WordNet 3,0 ( http://wordnet.princeton.edu ). Este conjunto de dados pode ser visto como um tensor de 3 modos representando relacionamentos ternários entre os synsets. Veja https://everest.hds.utc.fr/doku.php?id=en : transe.

  • Dataset tamanho: 11.07 MiB

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'test' 5.000
'train' 141.442
'validation' 5.000
  • citação:
@article{10.1145/219717.219748,
author = {Miller, George A.},
title = {WordNet: A Lexical Database for English},
year = {1995},
issue_date = {Nov. 1995},
publisher = {Association for Computing Machinery},
address = {New York, NY, USA},
volume = {38},
number = {11},
issn = {0001-0782},
url = {https://doi.org/10.1145/219717.219748},
doi = {10.1145/219717.219748},
journal = {Commun. ACM},
month = nov,
pages = {39--41},
numpages = {3}
}

@incollection{NIPS2013_5071,
title = {Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data},
author = {Bordes, Antoine and Usunier, Nicolas and Garcia-Duran, Alberto and Weston, Jason and Yakhnenko, Oksana},
booktitle = {Advances in Neural Information Processing Systems 26},
editor = {C. J. C. Burges and L. Bottou and M. Welling and Z. Ghahramani and K. Q. Weinberger},
pages = {2787--2795},
year = {2013},
publisher = {Curran Associates, Inc.},
url = {http://papers.nips.cc/paper/5071-translating-embeddings-for-modeling-multi-relational-data.pdf}
}

wordnet / WN18RR

  • Descrição de configuração: O mesmo que o vazamento teste WN18 mas correções através de relações inversas. veja https://github.com/TimDettmers/ConvE

  • Dataset tamanho: 7.02 MiB

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'test' 3.134
'train' 86.835
'validation' 3.034
  • citação:
@article{10.1145/219717.219748,
author = {Miller, George A.},
title = {WordNet: A Lexical Database for English},
year = {1995},
issue_date = {Nov. 1995},
publisher = {Association for Computing Machinery},
address = {New York, NY, USA},
volume = {38},
number = {11},
issn = {0001-0782},
url = {https://doi.org/10.1145/219717.219748},
doi = {10.1145/219717.219748},
journal = {Commun. ACM},
month = nov,
pages = {39--41},
numpages = {3}
}

@inproceedings{dettmers2018conve,
    Author = {Dettmers, Tim and Pasquale, Minervini and Pontus, Stenetorp and Riedel, Sebastian},
    Booktitle = {Proceedings of the 32th AAAI Conference on Artificial Intelligence},
    Title = {Convolutional 2D Knowledge Graph Embeddings},
    Url = {https://arxiv.org/abs/1707.01476},
    Year = {2018},
        pages  = {1811--1818},
    Month = {February}
}