知识图谱开源框架,知识图谱代码

知识图谱开源框架,知识图谱代码

由于知识图谱中的实体类型和关系类型不同，异常分析还需要考虑这些附加信息。 大多数基于图形的异常分析需要大量计算，您可以选择执行离线计算。 我们的应用程序中开源知识图谱的目标是促进知识的共享和传播，并支持各种自然语言处理、信息检索和人工智能应用程序。 以下是一些著名的开源知识图谱：1.DBpedia：DBpedia是摘自维基百科的大型数据库

DeepKE是一款基于深度学习的开源中文知识图谱抽取框架，是一款开源的知识图谱抽取和构建工具，支持scnSchema、低资源、长章节、多模态的知识抽取工具。可以实现姓名、身份识别、关系抽取和属性抽取。OpenKE是THUNLP开发的一款基于TensorFlow和PyTorch的开源框架，用于将知识图谱嵌入到low中用于表示的维连续向量空间。 在OpenKE中，我们提供快速稳定的各种接口并实现许多经典的知识表示。

＋▽＋ 1.NeuralKG：一个开源的知识图表示学习框架OpenKG地址：openkg.cn/tool/neuralkgGitHub地址：github/zjukg/neuralkgGitee地址：gitee/openkg/neuralkgNeuralKG官方网站：neur2.1框架介绍DeepKE是课程老师和他的研究团队联合开源知识图操作框架到github。主要功能是实体识别和关系这次使用这个框架是老师最后的课程作业要求。 但

(#｀′)凸 近日，继DGL之后，AmazonAI团队又开源了一个专门针对大规模知识图谱嵌入表示的新训练框架DGL-KE，旨在让研究人员和工业用户能够方便、快速地实现大规模知识图谱数据嵌入。 然而，它们普遍受到的关注很少，这在一定程度上反映了知识图谱领域缺乏构建图的开源软件。 完整知识图谱的构建还包括知识的存储。 知识图谱的存储方式有两种，一种是传统的RDF结构存储，一种是RDF标准