NeuralKG开源项目 – 基于PyTorch Lightning的知识图谱表示学习框架

NeuralKG是一个基于PyTorch Lightning开发的知识图谱表示学习框架，集成了多种知识图谱表示学习模型。它支持传统知识图谱表示学习模型、基于图神经网络的知识图谱表示学习模型以及基于规则的知识图谱表示学习模型。NeuralKG采用模块化设计，便于个性化和维护，能够高效、可扩展地进行知识图谱表示学习任务。

NeuralKG的特点:

1. 支持多种传统知识图谱表示学习模型（如TransE, TransH, TransR等）
2. 集成基于图神经网络的知识图谱表示学习模型（如RGCN, KBAT, CompGCN, XTransE等）
3. 包含基于规则的知识图谱表示学习模型（如ComplEx-NNE+AER, RUGE, IterE等）
4. 模块化设计，便于个性化和易于维护
5. 基于PyTorch Lightning，支持高效和可扩展的训练

NeuralKG的功能:

1. 使用NeuralKG进行知识图谱表示学习任务
2. 扩展和定制已有的表示学习模型
3. 比较不同知识图谱表示学习模型的效果
4. 应用基于图神经网络的知识图谱表示学习模型进行高级表示学习
5. 实现基于规则的知识图谱表示学习模型，将逻辑规则融入知识图谱嵌入

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