red de palabras

• Descripción :

WordNet es una gran base de datos léxica del inglés. Los sustantivos, verbos, adjetivos y adverbios se agrupan en conjuntos de sinónimos cognitivos (synsets), cada uno de los cuales expresa un concepto distinto. Los synsets están interconectados por medio de relaciones conceptuales, semánticas y léxicas.

• Documentación adicional : Explore en Papers With Code north_east

• Página de inicio: https://wordnet.princeton.edu/

• Código fuente : tfds.text.Wordnet

• Versiones :

  • 0.1.0 (predeterminado): Sin notas de la versión.

• Tamaño de la descarga : 3.99 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí

• Estructura de características :

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

• Documentación de características :

• Claves supervisadas (Ver as_supervised doc ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): no compatible.

wordnet/WN18 (configuración predeterminada)

• Descripción de la configuración : estos DATOS DE TENSOR DE WORDNET consisten en una colección de tripletes (synset, relation_type, triplet) extraídos de WordNet 3.0 ( http://wordnet.princeton.edu ). Este conjunto de datos se puede ver como un tensor de 3 modos que representa relaciones ternarias entre conjuntos sintéticos. Ver https://everest.hds.utc.fr/doku.php?id=en :transe.

• Tamaño del conjunto de datos : 11.07 MiB

• Divisiones :

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Cita :

@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

• Descripción de configuración : Igual que WN18 pero corrige la fuga de prueba a través de relaciones inversas. Consulte https://github.com/TimDettmers/ConvE

• Tamaño del conjunto de datos : 7.02 MiB

• Divisiones :

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Cita :

@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}
}