知识图谱的最佳 Python 包（工具）

知识图是一个可重复使用的数据层，用于回答跨多个数据孤岛的复杂查询。通过以表格和图形的形式显示和组织情境化数据，它们实现了巅峰连接。它们可以快速接受新信息、分类和标准，因为它们旨在捕捉数据不断变化的特性。有不同的库可用于在 Python 中执行知识图谱。让我们来看看其中的几个。

1.Pykg2vec

Pykg2vec 是一个 Python 包，可实现知识图谱嵌入算法和灵活的嵌入管道构建元素。该库旨在帮助学者和程序员利用他们的知识库快速测试算法，或使用模块化块为他们的算法调整包。

Pykg2vec 是使用 TensorFlow 构建的，但由于更多的作者使用 Pytorch 来创建他们的 KGE 模型，因此它被转换为 Pytorch。TF 版本在 tf2-master 分支中仍然可用。除了主要的模型训练程序之外，pykg2vec 使用多处理来生成小批量并进行评估以最小化整体完成时间。

特征

贝叶斯超参数优化
学习嵌入的检查技术
支持前沿的 KGE 模型变体以及评估数据集
允许以 TSV 或 Pandas 兼容格式导出学习嵌入
KPI 概览可视化取决于多种格式的 TSNE（平均排名、命中率）

好处

交互式可视化
个性化数据集

2. PyKEEN

PyKEEN（Python 知识嵌入）是一个 Python 库，用于构建和评估知识图谱和嵌入模型。在 PyKEEN 1.0 中，我们可以直接为所有频繁排名类别估计聚合度量。比如平均