pykeen: 一個用於訓練與評估知識圖譜嵌入模型的 Python 框架

它解決了什麼問題

PyKEEN 簡化了訓練與評估知識圖譜嵌入模型的過程。它為研究人員與開發人員提供了一個標準化的框架，讓他們可以嘗試各種嵌入技術（包括結合多模態資訊的技術），而無需從頭開始實作模型或資料集。

運作方式

PyKEEN 使用高階的 pipeline 函數，讓使用者可以指定模型與資料集，從而快速開始訓練與評估。該函式庫設計為具備可擴展性，在不同的模型與訓練迴圈（例如隨機局部封閉世界假設）中提供一致的 API，並提供如 TriplesFactory 等工具來處理自定義資料集。

目標對象

它專為從事知識圖譜與嵌入模型研究的 AI 研究人員與開發人員設計，這些對象需要一個強健且具備可擴展性的 Python 套件來進行模型訓練與評估。

重點特色

• 包含 37 個內建資料集與 5 個歸納式資料集。
• 支援 40 種不同的嵌入模型。
• 與 Optuna 整合以進行超參數最佳化，並與 PyTorch Lightning 整合以進行可擴展的訓練。
• 提供高階 pipeline 以進行快速原型設計與評估。