scikit-kge：知识图谱嵌入的Python库

scikit-kge：知识图谱嵌入的Python库

scikit-kge Python library to compute knowledge graph embeddings 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scikit-kge

项目基础介绍

scikit-kge 是一个开源的 Python 库，致力于计算知识图谱的嵌入。该项目由社区维护，旨在为研究人员和开发者提供一个方便的工具，以训练和开发知识图谱嵌入模型。主要使用的编程语言是 Python。

核心功能

scikit-kge 的核心功能是提供不同的构建块，用于训练和开发知识图谱嵌入模型。这些模型能够将知识图谱中的实体和关系转换为低维向量空间中的表示，从而便于进行各种图谱分析和推理任务。以下是该项目的几个主要功能：

• 模型实例化：用户可以创建不同类型的嵌入模型，如 HolE（Holographic Embeddings）等。
• 模型训练：支持两种基本的训练方式，分别是带有逻辑损失函数的 StochasticTrainer 和带有成对排序损失函数的 PairwiseStochasticTrainer。
• 参数更新方法：提供多种参数更新方法，如 SGD（随机梯度下降）、AdaGrad 等。
• 负例采样策略：实现不同的策略来采样负例，以优化训练过程。

最近更新的功能

根据项目仓库的更新记录，最近的更新可能包括以下内容：

• 性能优化：对库的性能进行了优化，提高了模型的训练效率。
• 新模型支持：可能增加了对新的知识图谱嵌入模型的支持。
• 代码重构：对部分代码进行了重构，使得库更加稳定和易于维护。
• 文档完善：更新了项目文档，提供了更多的使用示例和说明。

请注意，具体更新的功能可能需要通过查看项目的提交记录和更新日志来确认。

scikit-kge Python library to compute knowledge graph embeddings 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scikit-kge