entity_extractor.py about ccks2019-ckbqa-4th-codes HOT 9 CLOSED

已解决，这个文件新建一下就好
另一个问题：entity_extractor.py 文件这个速度是正常的吗？

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商朝在哪场战役中走向覆灭？
====当前实体mention为：商朝====
====当前实体mention为：在哪====
====当前实体mention为：场====
====当前实体mention为：战役====
====当前实体mention为：走向====
====当前实体mention为：覆灭====
====当前属性mention为：战役中====
====当前属性mention为：商朝====
====当前属性mention为：在哪====
====当前属性mention为：走向====
====当前属性mention为：覆灭====
候选实体为：
<商朝> ['商朝', 2.0, 26.0, 0.0, 2, 7]
<在哪> ['在哪', 2.0, 1.0, 2.0, 2, 3]
<场_（词语释义）> ['场', 1.0, 1.0, 4.0, 1, 2]
<场_（物理学定义）> ['场', 1.0, 1.0, 4.0, 1, 2]
<场_（戏剧术语）> ['场', 1.0, 1.0, 4.0, 1, 1]
<场_（视频技术术语）> ['场', 1.0, 1.0, 4.0, 1, 1]
<场_（茶家术语）> ['场', 1.0, 1.0, 4.0, 1, 1]
<场_（谭剑飞创作的诗歌）> ['场', 1.0, 1.0, 4.0, 1, 2]
<战役> ['战役', 2.0, 713.0, 5.0, 1, 5]
<巴布亚半岛战役> ['战役', 2.0, 713.0, 5.0, 1, 3]
<公元246年> ['战役', 2.0, 713.0, 5.0, 0, 2]
<走向> ['走向', 2.0, 2254.0, 8.0, 1, 3]
<覆灭> ['覆灭', 2.0, 70.0, 10.0, 1, 3]
<颠危> ['覆灭', 2.0, 70.0, 10.0, 0, 0]
"战役中" ['战役中', 3.0, 1.0, 5.0, 2, 3]
15
耗费时间236.69秒

from ccks2019-ckbqa-4th-codes.

from ccks2019-ckbqa-4th-codes.

增加索引，速度问题已改善，碰见另一个问题在运行tuple_extractor.py文件时进行similarity操作的时候
similarity.py文件中 class SimProcessor 调用了 train.csv ,这个文件数据格式是什么呢

from ccks2019-ckbqa-4th-codes.

@duterscmy 同求similarity.py 中 生成train.csv的处理脚本~

from ccks2019-ckbqa-4th-codes.

@duterscmy 同求similarity.py 中 生成train.csv的处理脚本~
我按照question \t relation \t 正例还是负例（0 or 1）格式处理原问答数据，代码可以正常运行下去

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from ccks2019-ckbqa-4th-codes.

docker运行
bin/neo4j-admin import --database=xxx.db --nodes=import/node.csv --relationships=import/relation.csv

from ccks2019-ckbqa-4th-codes.

增加索引，速度问题已改善

@miaozjs
你好，想请问一下这边的增加索引以提升速度，具体该怎么做呢?
我在这个问题"商朝在哪场战役中走向覆灭？"，花费的时间比您的236.69还多2倍
謝謝您

from ccks2019-ckbqa-4th-codes.

已解決，參照 https://neo4j.com/docs/operations-manual/4.2/performance/index-configuration/

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