KG-BERT 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

KG-BERT 项目的目录结构如下：

kg-bert/
├── data/
│   ├── WN11/
│   ├── FB13/
│   ├── FB15K/
│   ├── WN18RR/
│   ├── umls/
│   └── FB15k-237/
├── LICENSE
├── README.md
├── preprocessing.py
├── requirements.txt
├── run_bert_link_prediction.py
├── run_bert_relation_prediction.py
├── run_bert_triple_classifier.py
└── wiki.py

目录结构介绍

• data/: 包含多个子目录，每个子目录对应一个知识图谱数据集。每个数据集目录中包含 entity2text.txt 或 entity2textlong.txt 文件，用于存储实体的文本描述，以及 relation2text.txt 文件，用于存储关系的文本描述。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件，采用 Apache-2.0 许可证。
• README.md: 项目的介绍文件，包含项目的基本信息、安装方法和使用说明。
• preprocessing.py: 数据预处理脚本，用于处理知识图谱数据。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• run_bert_link_prediction.py: 用于执行链接预测任务的启动脚本。
• run_bert_relation_prediction.py: 用于执行关系预测任务的启动脚本。
• run_bert_triple_classifier.py: 用于执行三元组分类任务的启动脚本。
• wiki.py: 可能用于处理维基数据的相关脚本。

2. 项目启动文件介绍

run_bert_triple_classifier.py

该脚本用于执行三元组分类任务。以下是启动该脚本的示例命令：

python run_bert_triple_classifier.py --task_name kg --do_train --do_eval --do_predict --data_dir /data/WN11 --bert_model bert-base-uncased --max_seq_length 20 --train_batch_size 32 --learning_rate 5e-5 --num_train_epochs 3.0 --output_dir /output_WN11/ --gradient_accumulation_steps 1 --eval_batch_size 512

run_bert_relation_prediction.py

该脚本用于执行关系预测任务。以下是启动该脚本的示例命令：

python3 run_bert_relation_prediction.py --task_name kg --do_train --do_eval --do_predict --data_dir /data/FB15K --bert_model bert-base-cased --max_seq_length 25 --train_batch_size 32 --learning_rate 5e-5 --num_train_epochs 20.0 --output_dir /output_FB15K/ --gradient_accumulation_steps 1 --eval_batch_size 512

run_bert_link_prediction.py

该脚本用于执行链接预测任务。以下是启动该脚本的示例命令：

python3 run_bert_link_prediction.py --task_name kg --do_train --do_eval --do_predict --data_dir /data/WN18RR --bert_model bert-base-cased --max_seq_length 50 --train_batch_size 32 --learning_rate 5e-5 --num_train_epochs 5.0 --output_dir /output_WN18RR/ --gradient_accumulation_steps 1 --eval_batch_size 5000

3. 项目的配置文件介绍

requirements.txt

该文件列出了项目运行所需的 Python 包及其版本。通过以下命令安装所有依赖：

pip install -r requirements.txt

data/ 目录中的配置文件

• entity2text.txt 或 entity2textlong.txt: 包含知识图谱中实体的文本描述。
• relation2text.txt: 包含知识图谱中关系的文本描述。

这些文件用于为 BERT 模型提供实体和关系的文本输入，以便进行知识图谱的补全任务。

通过以上介绍，您可以更好地理解和使用 KG-BERT 项目。