AmpliGraph:知识图谱表示学习工具包

2019 年 4 月 6 日 专知

【导读】AmpliGraph是一套用于关系学习的神经机器学习模型,它是机器学习的一个分支,用于知识图谱上的监督学习。


Github地址:

https://github.com/Accenture/AmpliGraph

作者:Luca Costabello、Sumit Pai、Chan Le Van、Rory McGrath、Nick McCarthy

AmpliGraph 可以为你:

- 从现有知识图中发现新知识。

- 补全缺少语句的大型知识图表。

- 生成独立的知识图嵌入。

- 开发和评估新的关系模型。


AmpliGraph的机器学习模型生成知识图谱嵌入,度量空间中概念的矢量表示:

然后它将嵌入与模型特定的评分函数结合起来,以预测看不见的链接:


主要优势

直观的API:AmpliGraph API旨在减少学习预测知识图中链接的模型所需的代码量。

GPU-Ready:AmpliGraph基于TensorFlow,设计用于在CPU和GPU设备上无缝运行 - 加速培训。

可扩展:通过扩展AmpliGraph基本估算器来滚动您自己的知识图嵌入模型。

模块

KG Loaders:辅助函数用于加载数据集(知识图)。

Latent Feature Models:知识图嵌入模型。 AmpliGraph包含:TransE,DistMult,ComplEx,HolE。 (更多来!)

Evaluation:用于评估模型预测能力的度量标准和评估。

性能

使用文档:http://docs.ampligraph.org/en/1.0.1/

-END-

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