AmpliGraph：知识图谱表示学习工具包

【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/

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