【浙江大学】一个开源的知识图谱表示学习框架
一、NeuralKG：一个开源的知识图谱表示学习框架
OpenKG地址：openkg.cn/tool/neuralkg
GitHub地址：github.com/zjukg/neuralkg
Gitee地址：gitee.com/openkg/neuralkg
NeuralKG官网：neuralkg.zjukg.org
论文地址：arxiv.org/pdf/2202.12571.pdf
开放许可协议：Apache License 2.0
贡献者：浙江大学（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）
1、NeuralKG简介
知识图谱（KG）以（头实体、关系、尾实体）的形式将现实世界的事实表示为符号三元组，例如，（地球，包含在，太阳系统）。目前，许多大规模的知识图谱已被提出，如YAGO、Freebase、NELL和Wikidata。它们作为背景知识的提供者被广泛用于自然语言理解、推荐系统、问题回答等任务中。
传统的对KG的查询和推理是基于对符号表征的操作完成的，这很容易受到知识图谱中的噪声和自身不完全性的影响。因此，随着深度学习的发展，对知识图谱的表示学习（KGE）得到了广泛的探索，目的是将知识图谱嵌入到一个低维向量空间中，同时保留其中包含的结构和语义信息。
NeuralKG是一个用于知识图谱的多样化神经网络开源库，旨在为知识图谱应用提供向量空间的表示学习工具。和其他已有的知识图谱表示学习开源工具相比，它支持三个系列的KGEs的开发和设计，包括基于向量空间假设的传统C-KGEs，基于图神经网络的GNN-based KGEs，和基于规则的Rule-based KGEs。
介绍NeuralKG的论文发表于国际信息获取会议SIGIR2022。
2、NeuralKG工具概览
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。
NeuralKG总体架构图如下：
NeuralKG1.0 包含的模型有：
|
类别 |
模型 |
|
传统知识图谱嵌入（KGEModel） |
TransE, TransH, TransR, ComplEx, DistMult, RotatE, ConvE, BoxE, CrossE, SimplE |
|
基于图神经网络的知识图谱嵌入（GNNModel） |
RGCN, KBAT, CompGCN, XTransE |
|
基于规则的知识图谱嵌入（RuleModel） |
ComplEx-NNE+AER, RUGE, IterE |
3、NeuralKG快速上手
下载安装：
使用样例：
训练过程可修改yaml文件进行中的超参设置和搜索：
4、NeuralKG测试效果
【浙江大学】一个开源的知识图谱表示学习框架
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