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Kgt5 Wikikg90mv2

由apoorvumang開發
基於WikiKG90Mv2數據集訓練的T5模型,用於知識圖譜中的尾實體預測任務
下載量 22
發布時間 : 3/2/2022

模型概述

該模型針對知識圖譜補全任務設計,能夠根據給定的主語實體和關係預測最可能的賓語實體。輸入格式為'<實體文本>|<關係文本>',輸出為預測的實體文本。

模型特點

文本到文本預測
採用T5的文本到文本框架處理知識圖譜預測任務
大規模知識圖譜訓練
基於包含9000萬實體的WikiKG90Mv2數據集訓練
採樣優化策略
通過大規模採樣(300次/輸入)和過濾提升預測準確率

模型能力

知識圖譜補全
實體關係預測
文本到文本轉換

使用案例

知識管理
姓氏預測
根據人名預測可能的姓氏
示例輸入:'Apoorv Umang Saxena|姓氏'
歷史事件關聯
預測歷史事件的後續發展
示例輸入:'第二次世界大戰|後續事件'
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