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。

  • 方便快速的客制化。NeuralKG对知识图谱表示学习模型进行了细化的模块解耦，以方便使用者快速定制自己的模型，其中包括知识图谱数据处理模块，负采样模块，超参数监控模块，训练模块以及模型验证模块。这些模块被广泛应用于不同的知识图谱嵌入模型中。

  • 长期技术支持。NeuralKG的核心开发团队将提供长期的技术支持，同时我们也欢迎开发者们对本项目进行pull requests。

数据与资源

其他信息

域 价值
源 https://github.com/zjukg/NeuralKG
作者 张文，陈湘楠，姚祯，陈名杨，朱渝珊，俞洪涛，黄雨峰，许泽众，徐雅静，叶鹏，张溢弛，张宁豫，郑国轴，陈华钧
最近更新 五月 4, 2022, 06:14 (UTC)
创建的 五月 4, 2022, 06:14 (UTC)