发布zelph数据集,应用在语义网络、知识库优化领域

本次发布的数据集zelph,zelph Binaries数据集提供了预编译的二进制文件（.bin），用于zelph语义网络系统。这些二进制文件来源于大型知识库（如Wikidata），经过优化以实现快速加载和高效查询。数据集包含完整和修剪两种变体：完整二进制文件包含完整的网络，适合全面使用但需要较高的RAM（如Wikidata需要约210GB RAM）；修剪二进制文件则是简化版本，移除了某些领域（如生物学、化学、天文学）以降低RAM需求（约16GB RAM），同时保留核心连接。此外，zelph还能生成适合大型语言模型（LLM）训练的基于规则的推理输出，使用压缩文本格式，将Wikidata ID（Q/P）映射为紧凑的UTF-8符号（CJK范围），以减少输入长度同时保留结构。

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