1. DeepKE： 由浙江大学团队维护，是一个开源和可扩展的知识图谱抽取工具。它支持命名实体识别、关系抽取和属性抽取等任务，适用于常规全监督、低资源少样本、长篇章文档和多模态场n2. OpenSPG： 由蚂蚁集团联合OpenKG社区推出，基于SPG框架的知识图谱引擎。它融合了LPG的结构性和RDF的语义性，适用于金融等多种业务场n3. Ingopedia： 基于Python和GraphQL构建的开源知识图谱系统，使用Neo4j存储数据，支持Docker部署。它提供易用的Web界面，适用于知识管理、研究辅助和智能推荐。
4. OpenKG： 旨在促进以中文为核心的知识图谱数据的开放、互联与众包，以及知识图谱工具、模型和平台的开源开放。
5. Knowledge Graphs： 由Shaoxiong Ji及其团队维护的一个全面的在线资源集合，涵盖知识图谱领域的最新调查报告、顶级会议论文、分类论文、数据集以及相关工具和库。
6. OpenKE： 用于将知识图谱嵌入到低维连续向量空间进行表示的开源框架，支持多种知识图谱嵌入模型。
7. NeuralKG： 一个通用的知识图谱神经网络表示学习工具，包含常用的知识图谱嵌入模型、基于图神经网络的图谱推理模型以及多个规则增强推理模型。
8. OpenEA： 面向基于嵌入的知识图谱实体对齐的开源软件库。
9. gStore： 面向知识图谱的原生图数据库系统，支持高效存储与管理功能。
10. ChatKBQA： 一个基于大模型微调的知识图谱问答框架。
11. LTP： 提供一整套自底向上的丰富、高效、高精度的中文自然语言处理模块。
12. OpenBase： 基于人工或自动化众包的知识构建与数据集成平台。
这些工具和项目为知识图谱的构建和应用提供了丰富的资源和技术支持，适用于不同的应用场景和需求。
开源知识图谱：构建智能世界的基石
一、什么是知识图谱
知识图谱（Knowledge Graph）是一种以图形结构表示和组织知识的方法。它通过实体（Entity）和关系（Relation）来构建，实体表示现实世界中的对象，如人、地点、事件等，而关系则表示实体之间的联系，如友谊、属于、发生在等。知识图谱的目标是用一种结构化的方式表示知识，以便计算机可以更容易地理解、处理和检索这些信息。
二、知识图谱的应用场景
搜索引擎：通过知识图谱，搜索引擎可以更好地理解用户查询，提供更精准的搜索结果。
推荐系统：知识图谱可以帮助推荐系统更好地理解用户兴趣，提供更个性化的推荐。
自然语言处理：知识图谱可以为自然语言处理提供丰富的背景知识，提高处理效果。
智能问答：知识图谱可以为智能问答系统提供丰富的知识库，提高问答准确率。
智能客服：知识图谱可以帮助智能客服更好地理解用户问题，提供更准确的解答。
三、开源知识图谱工具
Neo4j：Neo4j是一款高性能的图形数据库，支持知识图谱的存储、查询和分析。
DBpedia：DBpedia是从维基百科中提取的一个大型知识图谱，包含数千万个实体和属性。
ConceptNet：ConceptNet是一个面向自然语言处理和人工智能的大型语义网络。
Freebase：Freebase是一个已经停止维护的大型知识图谱，包含了大量的实体、关系和属性。
DeepKE：DeepKE是一个开源的知识图谱抽取与构建工具，支持多种知识抽取任务。
四、开源知识图谱的优势
开源知识图谱具有以下优势：
成本低：开源知识图谱工具通常免费，降低了知识图谱构建和维护的成本。
社区支持：开源项目拥有庞大的社区，可以方便地获取技术支持和资源。
灵活性：开源知识图谱工具可以根据实际需求进行定制和扩展。
创新性：开源项目鼓励创新，可以推动知识图谱技术的发展。
开源知识图谱作为一种高效的数据组织方式，在各个领域都有广泛的应用。随着技术的不断发展，开源知识图谱工具将越来越成熟，为构建智能世界提供强大的支持。本文介绍了知识图谱的概念、应用场景以及一些优秀的开源知识图谱工具，希望对读者有所帮助。
