密歇根大学 发布 CODEX 数据集, 应用在 知识图谱、链接预测 领域

密歇根大学 本次发布的数据集 CODEX, CODEX数据集是由密歇根大学的Tara Safavi和Danai Koutra开发的，旨在改进现有的知识图谱完成基准。该数据集从Wikidata和Wikipedia提取，包含三个不同大小和结构的知识图谱，涵盖多语言实体和关系描述，以及数以万计的硬负例。CODEX数据集特别适用于评估模型在处理多样的、可解释的内容和更复杂的链接预测任务上的表现。此外，数据集还包含了详细的逻辑关系模式分析和基准测试实验，以支持知识图谱完成方法的进一步发展和评估。

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