pykeen: 知識グラフ埋め込みモデルのトレーニングと評価のためのPythonフレームワーク

何を解決するか

PyKEENは、知識グラフ埋め込みモデルのトレーニングと評価のプロセスを簡素化します。研究者や開発者が、モデルやデータセットをゼロから実装することなく、マルチモーダル情報を組み込んだ手法を含む様々な埋め込み技術を実験できる標準化されたフレームワークを提供します。

仕組み

PyKEENは、高レベルなpipeline関数を使用しており、ユーザーはモデルとデータセットを指定するだけで、トレーニングと評価を迅速に開始できます。このライブラリは拡張性を重視して設計されており、異なるモデルやトレーニングループ（stochastic local closed world assumptionなど）にわたって一貫したAPIを備え、カスタムデータセットを扱うためのTriplesFactoryのようなツールを提供します。

対象者

知識グラフや埋め込みモデルを扱うAI研究者や開発者で、モデルのトレーニングと評価のために堅牢で拡張可能なPythonパッケージを必要としている方を対象としています。

ハイライト

• 37個の組み込みデータセットと5個の帰納的（inductive）データセットが含まれています。
• 40種類の異なる埋め込みモデルをサポートしています。
• ハイパーパラメータ最適化のためのOptuna、およびスケーラブルなトレーニングのためのPyTorch Lightningと統合されています。
• 迅速なプロトタイピングと評価のための高レベルなパイプラインを提供します。