知识图谱-第三方工具：LibKGE（用于Knowledge Graph Embedding）【包含多种模型：TransE、DistMult、ComplEx、ConvE、Transformer等】

秒速五厘米 2023-09-27 08:43 132阅读 0赞

用于Knowledge Graph Embedding的向量表示库有很多，比如：

*  [LibKGE][]
 *  [GraphVite][]
 *  [AmpliGraph][]
 *  [OpenKE][]
 *  [pykeen][]
 *  [pykg2vec][]

LibKGE的主要目的是为了助力知识图谱表示模型复现研究并提供训练方法。

LibKGE提供整洁的训练实现，超参优化和评估策略。并且所有的现在的启发式实现都是基于本地配置文件，符合了软件的开闭原则，不同的参数，模型选择，只需要修改配置文件即可。

## 一、主要特点 ##

### 1、训练 ###

训练方法：负采样、1vsALL，KvsALL  
损失函数：交叉熵损失函数、KL散度、Margin Ranking、平方差  
优化器、学习率可以根据不同任务独立选择  
学习率预热 （LR warmup）  
支持断点恢复  
自动内存管理

### 2、调参 ###

网格搜索、随机搜索、手动搜索、贝叶斯优化  
并行化（多CPU/GPU）  
断点恢复

### 3、评估 ###

平均倒数排名、HITS@K

### 4、支持的KGE模型 ###

RESCAL、TransE、TransH、DistMult、ComplEx、ConvE、SimplE、CP、RotatE、Transformer

--------------------

--------------------

--------------------

参考资料：  
[知识图谱表示学习（1）——LIBKGE的使用][1_LIBKGE]

[LibKGE]: https://github.com/uma-pi1/kge
[GraphVite]: https://graphvite.io/
[AmpliGraph]: https://github.com/Accenture/AmpliGraph
[OpenKE]: https://github.com/thunlp/OpenKE
[pykeen]: https://github.com/pykeen/pykeen
[pykg2vec]: https://github.com/Sujit-O/pykg2vec
[1_LIBKGE]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/386181233

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