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知码大模型（KnowCoder）：统一信息抽取大模型
知码大模型是面向知识图谱构建的大语言模型，其通过形式化编程语言统一表示结构化知识，包括本体知识、实例知识等。通过将知识抽取转化为代码生成任务，在统一信息抽取方面取得了显著突破。... -
ChatKBQA: 基于微调开源大模型的知识图谱问答工具
在大语言模型（LLMs）的时代，我们引入了ChatKBQA，这是首个基于对开源LLMs（如Llama-2、ChatGLM2和Baichuan2）进行微调生成图数据库查询（如SPARQL）的知识图谱问答框架。... -
unKR：不确定性知识图谱推理工具
unKR是东南大学研发的不确定知识图谱推理工具。其实质是一个开源Python库，设计了一个统一的框架来实现两种类型的UKG推理表示学习模型，即普通模型和小样本模型。... -
星影 · 图数据库客户端
一款国产的图数据库客户端。 目前仅支持 NebulaGraph 图数据库。 -
flutter_graph_view
致力于图数据的可视化组件，使用 dart语言 / Flutter 编写 如何开始 sh flutter pub add flutter_graph_view -
OneKE: 中英双语知识抽取大模型
OneKE是由蚂蚁集团和浙江大学联合研发的大模型知识抽取框架，具备中英文双语、多领域多任务的泛化知识抽取能力，并提供了完善的工具链支持。OneKE以开源形式贡献给OpenKG开放知识图谱社区。... -
图数据交互可视化分析框架 InteractiveGraph
InteractiveGraph 是一个使用JavaScript开发的开源项目，为大规模图数据提供了一个基于Web的交互操作框架，其数据可以来自于本地的GSON文件，也可以连接图数据库，如：Neo4j/Jena等。... -
金融预训练模型 FinBERT
为了促进自然语言处理技术在金融科技领域的应用和发展，熵简科技 AI Lab 近期开源了基于 BERT 架构的金融领域预训练语言模型 FinBERT 1.0。 -
Limes:实体链接发现框架
OpenKG搜集和整理知识图谱相关的技术工具，并将组织开展技术评测。 Limes是一个基于度量空间的实体链接发现框架，结合了数学统计，前缀后缀，位置过滤来计算相似率。这个相似率用来过滤掉不符合匹配条件的实体对，以此减少比较时间复杂度，提高效率。 -
基于 REfO 的 KBQA 实现及示例
这是一个基于 Python 模块 REfO 实现的知识库问答初级系统. 该问答系统可以解析输入的自然语言问句生成 SPARQL 查询，进一步请求后台基于 TDB 知识库的 Apache Jena Fuseki 服务, 得到结果. 这是一个入门级的例子. 内含介绍此项目的 README.pdf. 方便用户快速把握这个项目的想法. 希望用户体会默认的 3... -
基于elasticsearch的KBQA实现及示例
这是一个基于ElasticSearch实现的简单的基于知识库的问答系统。该问答系统可以解析输入的自然语言问句生成ES查询，然后执行得到结果。目前实现了按照名称检索实体，实体属性，多跳检索，以及检索符合多对属性要求的实体。 -
北京大学图数据库-gStore
一种基于图的RDF存储和SPARQL查询系统(triplestore)；支持标准的RDF数据n3文件导入；标准SPARQL 1.1查询语句（含Union, Optional,... -
天津大学开源查询回答系统-SUMA
一种基于部分物化方法的高效的查询回答系统； 支持OWL 2 DL本体，并且以Pellet为完备性评估标准，SUMA在8个测试查询上完备性高于PAGOdA； 采用低复杂度的物化算法并且为数据和规则构建三级索引，实现高效的物化； 支持单机亿级规模的三元组实时推理，在三个Benchmark数据集上预处理时间（包括物化时间）比PAGOdA快七倍；... -
DocEE：篇章事件抽取框架
面向中文篇章事件抽取任务的框架，支持PTPCG、Doc2EDAG、GIT等多种SOTA模型。 -
DeepOnto: 基于深度学习和语言模型的本体工程Python工具包
DeepOnto是一个进行本体工程化的Python工具包。它提供了OWL ontology的处理API，使得深度学习算法和语言模型工具能更方便地被应用到本体工程，并且它实现了若干本体对齐，本体补全等工具。 -
NeuralKG:浙江大学开源知识图谱表示学习工具
NeuralKG工具包整体基于PyTorch Lightning框架，提供了用于多种知识图谱表示学习模型的通用工作流程，并且高度模块化。NeuralKG具有如下特性： 支持多种方法。 NeuralKG提供了对三类知识图谱嵌入方法的代码实现，包括传统知识图谱嵌入,基于图神经网络的知识图谱嵌入,以及基于规则的知识图谱嵌入。... -
DeepKE：浙江大学基于深度学习的开源中文知识图谱抽取工具
DeepKE是一个开源和可扩展的知识图谱抽取工具，支持常规全监督、低资源少样本和文档级场景，覆盖各种信息抽取任务包括命名实体识别、关系抽取和属性抽取。通过一个统一的框架，DeepKE... -
北京大学知识图谱自动化构建平台gBuilder
通过结合NLP技术、机器学习、人工智能、知识图谱、图数据库等众多技术，打造的一个针对结构化数据和非结构化数据的知识图谱自动化构建平台，实现数据向知识的转化。 -
面向知识的复杂问题推理编程语言KoPL
KoPL 全称 Knowledge oriented Programing Language... -
FinancialKG-Open-Entity-Relation-Extractor
基于依存句法关系的知识抽取工具 本工具基于依存句法关系对非结构化文本进行事实三元组抽取。 抽取模板： 主语+谓语+宾语（SBV+VOB），如：“特朗普是美国总统。”。 主语+谓语+宾补（SBV+CMP+POB），如：“哈德森出身在伦敦。”。 主语+谓语+介宾（SBV+ADV+POB），如：“乔布斯在斯坦福大学演讲。”。...