我想使用freebase和gensim的word2vec一起使用下面的代碼來找到兩個單詞的向量之間的相似性分數。 model = gensim.models.Word2Vec()
model = models.Word2Vec.load_word2vec_format('freebase-vectors-skipgram1000-en.bin.gz', binary=True)
創建基於fr
我想根據維基百科頁面的Freebase獲取類型。例如，對於Jeb Bush我應該得到的， Politician, Organization leader, Organization founder,
Person, Family member, Film actor, Political Appointer
我知道如何在遊離鹼MQL做到這一點，但現在維基數據要替代的遊離鹼，我想更新我的API
我正在將freebase文件加載到virtuoso中。我有文件夾。每個文件夾包含文件。我以這種方式劃分文件，因爲我只有RAM的8 GB。 #!/bin/bash
for i in {1..88}
do
isql 1111 dba dba exec="ld_dir('/data/data/${i}', '*.nt', 'http://freebase.com');"
isql