知识图谱,这个象征智能连接的桥梁,是信息时代的数据宝藏。它以实体与关系的交互编织出一个知识的宇宙,让计算机能更好地理解和探索。下面,让我们一同探索几个开源免费的知识图谱工具,它们各自在构建和应用中发挥着关键作用。
ConceptNet,作为Open Mind Common Sense项目的一部分,是一个专为人工智能和自然语言处理而生的语义网络。它囊括了数百万个概念、实体、关系和属性,跨越语言的界限,为理解和沟通提供了丰富的信息基础。
DBpedia,源于维基百科的精华,以其庞大的实体和属性集合,展示了知识图谱的威力。利用RDF模型和SPARQL查询,DBpedia为数据检索提供了强大的工具,是知识获取的重要源泉。
DeepKE,这个开源工具为知识抽取与构建开辟了新道路。无论是cnSchema还是多模态,它都以PyTorch为支撑,通过命名实体识别、关系抽取和属性抽取,揭示知识的深层结构。
4. 过去的辉煌与未来:Freebase
虽然Freebase已经谢幕,但其丰富的实体和关系数据,依然在Google Knowledge Graph等项目中发光发热,展现出知识图谱的持久影响力。
NeuralKG作为知识图谱的向量学习库,为知识应用提供了多样化的工具。它支持多种KGEs,无论是基于向量的传统方法,还是图神经网络和规则驱动的创新,都体现了其在知识表示学习上的深度和广度。
OpenCyc,建立在Cyc知识库之上,拥有丰富的概念和逻辑描述,通过SPARQL查询,为复杂问题提供了强大的逻辑支持。
南京大学的OpenEA,作为实体对齐的开源库,集成了12种嵌入模型,为知识图谱的融合和扩展提供了便利的解决方案。
ATT&CK知识图谱,专为网络安全设计,白泽(WPSKG)以其强大的分析和溯源能力,成为国内安全知识图谱领域的先驱之作。
Wikidata,维基媒体基金会的杰作,以开放、多语言的特性,为全球知识共享提供了有力支持,是知识图谱的有力补充。
YAGO,源自多个数据源的智慧结晶,其庞大的实体和关系网,展示了知识图谱在构建知识领域中的卓越贡献。