/OpenBG-IMG

Baselines for CCKS 2022 Task "Link Prediction for Multimodal Product Knowledge Graph"

Primary LanguagePython

OpenBG-IMG基准

OpenBG-IMG是电子商务领域的多模态数据集,本基准使用了TransAE和RSME模型进行链接预测,用于生成CCKS2022面向数字商务的知识处理与应用评测任务三:多模态商品知识图谱链接预测的评测基准,评测结果请在阿里天池平台进行提交。

环境配置

使用以下代码进行环境配置

pip install -r requirements.txt

数据集格式

请将天池平台上的数据放置在./data/,数据目录如下

data
 |-- OpenBG-IMG
 |    |-- images            # 图片集
 |    |    |-- ent_xxxxxx   # 实体对应图片
 |    |    |-- ...
 |    |-- train.tsv         # 训练集数据
 |    |-- test.tsv          # 测试集数据

如何运行

TransAE

本模型参考了OpenKE中TransE模型的实现以及TransAE中对图片的表示和编码。

  • 编译C++代码
    cd TransAE
    bash scripts/make.sh
  • 数据预处理
    bash scripts/prepro.sh
  • 获取图片表示和编码
    bash scripts/visual_emb.sh
  • 训练模型并预测结果,结果保存在./results/result.tsv
    bash scripts/train.sh

RSME

本模型参考了RSME的官方代码。

  • 获取图片表示和编码
    cd RSME
    bash scripts/visual_emb.sh
  • 数据预处理
    bash scripts/prepro.sh
  • 训练模型并预测结果,结果保存在./results/result.tsv
    bash scripts/train.sh

致谢

此代码参考了以下代码:

十分感谢!

更多相关工作

关于多模态知识图谱构建和补全的开源工作请参见MKGFormer(https://github.com/zjunlp/MKGformer/)