以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：
在您的情况中，审稿人要求公开代码和数据是出于对研究结果可复现性的考虑。这种做法在学术界越来越普遍，尤其是在深度学习、自然语言处理和知识图谱等领域，因为这些领域的研究往往依赖于复杂的算法和大量的数据。下面是一些相关的信息和建议：
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是否可以拒绝公开代码和数据？
- 根据[^3^]中的讨论，审稿人可能会因为不提供源代码而怀疑文章的真实性，这可能导致拒稿。但是，您可以选择不公开，如果出于商业机密或数据所有权等问题。
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拒绝后是否会导致论文被拒绝？
- 根据[^3^]和[^4^]中的讨论，不公开代码和数据可能会引起审稿人的疑虑，这可能会影响论文的接受。但是，并非所有期刊都强制要求公开代码和数据，这取决于期刊的政策和研究领域的惯例。
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深度学习、自然语言处理和知识图谱领域的一般做法？
- 在深度学习领域，公开代码和数据是推荐的做法，这有助于社区验证和复现研究结果。根据[^9^]，一些研究者会在GitHub等平台上公开他们的代码。同时，[^9^]也提到了知识图谱的构建技术和应用，这可能与您的研究相关。
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可能的影响？
- 公开代码和数据可以增加研究的透明度和可信度，有助于学术界和工业界进一步利用您的研究成果。然而，如果您的研究涉及敏感数据或商业机密，您可能需要找到一种平衡，例如通过提供简化的示例数据集或代码。
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相关的代码实现？
- 您可以参考[^9^]中提到的GitHub仓库，其中包含了自然语言处理和知识图谱相关的代码和资源。
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相关的参考资料？
- 以下是一些可能对您有帮助的参考资料：
在决定是否公开代码和数据时，您应该考虑您的研究领域、期刊的政策、以及您的个人情况。如果您决定不公开，建议您在回复审稿人时提供充分的理由，并考虑提供其他方式来支持您研究的可复现性，例如提供详细的实验设置描述或使用公开的数据集。
