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DeepKE

基于深度学习的知识图谱构建工具包

DeepKE是一款支持命名实体识别、关系抽取和属性抽取的知识图谱构建工具。其多功能性使其适用于多模式、低资源和文档级的知识提取场景。用户可以通过DeepKE-LLM和OneKE模型进行大规模语言模型集成,并能快速训练监督模型。工具包提供详细的文档、在线演示和多种模型选择,包括NER、关系抽取和事件抽取。支持Linux环境及Docker镜像配置,确保高效信息抽取。

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。
KnowLM - 支持数据处理、模型预训练、微调及知识增强的LLM框架
GithubKnowLMNLP大模型开源项目深度学习知识增强
该框架提供大型语言模型的数据处理、预训练和微调功能,包含ZhiXi、OneKE等知名模型,并具备指令处理、知识增强和幻觉检测等模块。框架持续优化,适用于信息提取和知识增强,简化语言模型的训练与应用。所有模型权重和数据集均在HuggingFace上可获得,整合EasyInstruct、EasyDetect和EasyEdit模块,提升知识推理与交互能力。
AutoKG - 大型语言模型在知识图谱构建与推理中的应用研究
AutoKGGithub人工智能大语言模型开源项目知识图谱评估
AutoKG项目研究了大型语言模型在知识图谱构建和推理中的应用。该项目评估了多个主流语言模型在零样本和单样本设置下的性能,提出了基于多智能体的知识图谱构建和推理方法,并探索了语言模型的虚拟知识能力。这些研究为知识图谱技术的发展提供了新的视角和可能性。
DeepOnto - 融合深度学习的本体工程Python工具包
DeepOntoGithubOWLAPIPython开源项目本体工程深度学习
DeepOnto是一个融合深度学习技术的本体工程Python工具包。它提供本体处理、推理、修剪等核心功能,并实现BERTMap、Bio-ML等先进工具和资源。该项目为本体工程任务提供构建模块,支持深度学习模型实现、资源构建和评估。DeepOnto由牛津大学知识表示与推理组开发,为本体工程领域研究与应用提供支持。
KeyBERT - BERT驱动的智能关键词提取工具
BERT嵌入GithubKeyBERT关键词提取开源项目机器学习自然语言处理
KeyBERT是一款利用BERT嵌入技术的关键词提取工具。它通过计算文档和短语的嵌入表示之间的余弦相似度,识别出最能代表文档内容的关键词和短语。该工具支持Sentence-Transformers、Flair和Spacy等多种嵌入模型,适用于广泛的文本分析场景。KeyBERT还集成了Max Sum Distance和Maximal Marginal Relevance等算法,以提升结果多样性。此外,它还能与大型语言模型协同工作,为用户提供灵活高效的关键词提取方案。
knowledge_graph_maker - 自动化文本知识图谱生成工具
GRAGGithubNeo4jPython工具图数据库开源项目知识图谱
knowledge_graph_maker是一个基于Python的工具,可将文本转换为基于指定本体的知识图谱。该工具支持大规模文本处理,利用大型语言模型(LLM)提取实体和关系,并能与Neo4j数据库集成。它可用于分析概念重要性、发现知识社区,以及实现图检索增强生成(GRAG),为文本分析和高级问答系统提供支持。
knowledge-gpt - 利用多种信息源进行准确知识提取的工具
GPT-3GithubOpenAIembeddingknowledgegpt信息提取开源项目
knowledge-gpt可从互联网及本地数据源采集信息,包括网站、PDF、PPTX、文档、YouTube字幕和音频。该工具通过OpenAI GPT-3生成提示,提供多种信息提取功能,支持API密钥配置和RESTful API使用示例,并适用于各种查询需求,精准生成答案并存储以供将来参考。
ChineseNER - 多模型支持的中文命名实体识别开源项目
Github中文NER命名实体识别多任务学习开源项目深度学习模型词汇增强
这是一个开源的中文命名实体识别项目,集成了多种深度学习模型。从BiLSTM-CRF到BERT-BiLSTM-CRF,再到多任务学习模型,涵盖了NER领域的主流算法。项目特色包括词汇增强、数据增强和MRC框架等创新功能。同时提供了完整的训练、评估流程和Docker部署方案,便于研究者和开发者使用。项目集成了从BiLSTM-CRF到BERT系列的多种NER模型,并创新性地引入词汇增强、数据增强和MRC框架等技术。不仅提供了详细的模型训练和评估指南,还支持Docker部署,方便研究人员和工程师快速应用到实际场景中。
MultiHopKG - 多跳知识图谱推理的强化学习框架
EMNLPGithub多跳推理奖励塑造开源项目强化学习知识图谱推理
MultiHopKG是一个多跳知识图谱推理框架,采用强化学习方法优化推理路径。该项目通过奖励塑造技术提高了复杂查询的准确性,支持UMLS、Kinship、FB15k-237等多个知识图谱数据集。框架提供Docker环境和脚本,方便进行数据处理、模型训练和评估。MultiHopKG为知识图谱推理研究提供了实用的开源工具。
Kea ML - 全方位AI开发解决方案 从开发到部署一体化
AI工具AI开发KeaML云服务机器学习模型部署
Kea ML为AI开发提供全面解决方案,涵盖开发、训练和部署全过程。平台特色包括预配置环境、资源优化和协作工具,旨在简化机器学习工作流程。提供多种套餐选择,从免费入门到企业定制,适应不同规模团队需求。
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