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pygraft

开源Python库,生成自定义模式和知识图谱

PyGraft是一个开源Python库,用于生成合成但真实的模式和知识图谱(KGs)。该工具支持灵活配置生成过程,可单独或同时生成模式和KG。PyGraft采用RDFS和OWL构造,确保逻辑一致性,适用于数据敏感或难以获取的研究领域。它提供多种可调参数,并使用DL推理器保证一致性。研究人员可以利用PyGraft根据简单规格快速生成所需的模式和KGs。

ogb - OGB开源项目的图机器学习数据集及标准评估工具
GithubOpen Graph Benchmark图机器学习开源项目数据加载器深度学习框架评估器
OGB项目集成了图机器学习所需的基准数据集、数据加载器和标准化评估工具,兼容PyTorch Geometric和DGL等主流深度学习框架。支持处理节点、链接和图级别的预测任务,数据集广泛涵盖科学、社交网络和异构知识图等领域,并适应从单GPU到多GPU的处理需求。OGB为研究人员提供了简化数据下载、标准化拆分和性能评估的便利工具。
griptape - 构建AI应用的模块化Python框架,支持企业数据和API集成
AI应用GithubGriptapePython框架企业数据开源项目模块化
Griptape是一个模块化Python框架,专为构建安全连接企业数据和API的AI应用而设计。它提供核心组件如代理、管道、工作流、任务、工具、内存、驱动和引擎,确保开发者在每一步保持控制和灵活性。Griptape支持高效的数据加载、处理和存储,并能与多种外部资源和服务交互。更多信息请参阅Griptape文档和在线课程。
awesome-knowledge-graph - 知识图谱技术资源汇总 涵盖数据库工具和学习材料
Github图可视化图数据库图计算框架开源项目知识图谱语义网络
该项目汇总了知识图谱领域的重要资源,包括图数据库、存储系统、计算框架、可视化工具、工程技术和数据集等。内容涵盖从基础设施到学习材料的多个方面,为开发者、研究人员提供全面的技术参考。列表不断更新,持续收录优质资源,是深入了解和应用知识图谱技术的重要参考。
pytorch_geometric - 图形神经网络开发库
GithubPyTorch Geometric图神经网络开源项目数据处理机器学习深度学习
PyTorch Geometric是一个基于PyTorch的图形神经网络库,旨在简化结构化数据的建模与训练流程。支持小批量和大规模图的处理,并提供全面的GPU加速、数据管道处理以及常用基准数据集。这使得它成为机器学习研究者和初学者理想的选择。
augraphy - 基于Python的文档图像增强工具,模拟真实办公环境
AugraphyGithubPython库增强管道开源项目现实文档训练数据
Augraphy是一个Python库,能够通过增强管道将文档从干净版本转换为模拟打印、传真、扫描等效果的脏旧副本,为AI/ML提供大量高质量的训练数据。
freeGPT - 免费访问多种文本与图像生成模型
GithubPython库freeGPT图像生成开源项目文本生成生成模型
freeGPT 提供免费下载和使用多种文本与图像生成模型,包括 gpt3 和 gpt4。通过安装并使用 Python 代码,即可轻松实现文本或图像生成。此外,还支持官方 Discord 机器人,提供更多应用实例和技术支持。
PromptKG - 多方面探讨Prompt学习与知识图谱前沿技术及工具
GithubPromptKG动态编辑开源项目知识图谱嵌入知识提示预训练语言模型
本页面全面展示了Prompt学习与知识图谱相关的研究成果,包括模型实现、基于预训练语言模型的知识图谱嵌入与应用、知识图谱动态编辑库以及入门教程。此外,还涵盖了零样本和少样本NLP、数据高效知识图谱构建方面的教程,并提供了有关Prompt调优、知识探测和知识图谱补全的系统性调查和研究论文列表。
Knowledge-Graph-Tutorials-and-Papers - 知识图谱研究资源与教程综合指南
Github关系抽取实体识别开源项目知识图谱知识融合自然语言处理
该项目汇集了知识图谱领域的综合研究资源,涵盖从知识抽取、图谱构建到应用的各个方面。内容包括子领域论文、教程、工具,并重点关注数据库社区相关工作。此外,项目收录了顶尖学者的教程笔记、实用开源工具和基准数据集。这是知识图谱研究人员和开发者深入学习的一站式资源库。
gretel-synthetics - 提供多模型支持的开源合成数据生成库
GithubGretel SyntheticsPyTorchTensorFlow合成数据开源项目生成模型
Gretel.ai 提供的 Gretel Synthetics 是一个开源合成数据生成库,支持生成高质量的合成数据,适用于机器学习和数据分析。该库主要支持 LSTM、Timeseries DGAN 和 ACTGAN 模型,并与 TensorFlow、PyTorch 和 SDV 集成。用户可以通过简易的 Python 代码进行安装和使用。文档详细介绍了使用方法,包括配置、模型训练和数据生成,并提供多个示例和教程,帮助用户快速上手。
pykeen - 知识图谱嵌入和评估的Python开源库
GithubPyKEENPython安装嵌入模型开源项目知识图谱
PyKEEN是一个专为知识图谱嵌入设计的Python开源库,支持多模态信息的训练与评估。通过pipeline函数提供高层次的可扩展功能,可以轻松训练和评估模型。内置37个数据集和多个模型,支持自定义数据集和模型扩展。集成了Optuna和PyTorch Lightning,适用于多种训练循环和评估方法。访问https://pykeen.readthedocs.io了解更多信息。
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