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🤖 A Python library for learning and evaluating knowledge graph embeddings

What it solves

PyKEEN 简化了训练和评估知识图谱嵌入模型的过程。它提供了一个标准化的框架，研究人员和开发者可以实验各种嵌入技术（包括结合多模态信息的模型），而无需从头实现模型或数据集。

How it works

PyKEEN 使用高级的 pipeline 函数，允许用户指定模型和数据集，快速开始训练和评估。库的设计具有可扩展性，在不同模型和训练循环（如随机局部闭世界假设）之间提供一致的 API，并提供 TriplesFactory 等工具来处理自定义数据集。

Who it’s for

它面向从事知识图谱和嵌入模型的 AI 研究人员和开发者，提供一个稳健、可扩展的 Python 包用于模型训练和评估。

Highlights

  • 包含 37 个内置数据集和 5 个归纳数据集。
  • 支持 40 种不同的嵌入模型。
  • 与 Optuna 集成进行超参数优化，并与 PyTorch Lightning 集成实现可扩展训练。
  • 提供高级 pipeline，实现快速原型设计和评估。