知识图谱的构建是一个颇具吸引力的研究领域，随着该技术的持续发展，目前已经出现了大量开源工具支持相关流程。为此，本文将从以下十一个类别展开梳理与介绍：开放知识资源、本体建模工具、基础文本处理工具、知识抽取工具、大规模图谱存储系统、图计算与分析工具、知识融合工具、图谱检索工具、知识表示与推理工具，以及图谱可视化工具。
本文旨在记录关于知识图谱构建相关的知识，便于自己的学习和后续查询，防止自己遗忘。
- 知识图谱开源数据:开放知识库
- 本体构建工具
1.protégé
5.思维导图
- 文本处理基础工具
1、YEDDA/SUTDAnnotator
https://github.com/jiesutd/YEDDA
适合做个人实验的轻量级实体标注
Chinese-Annotator
https://github.com/crownpku/Chinese-Annotator
适合做文本分类标注
Brat
https://github.com/nlplab/brat
功能最全，学术界用的较多
doccano
除实体关系、事件要素、事件关系不能标之外均可
Marktool
https://github.com/chosendai/MarkTool
持续维护，功能最全
- 知识抽取的工具
4.1 普通知识抽取的工具
1、DeepKE
2、OpenNRE
3、DeepDive
4、UIE
4.2 大模型用于知识抽取的工具
KnowLM
- 大规模图谱存储工具
原则:图数据库不都是最佳选择，mongodb有时很受欢迎，RDF工业界基本不用
1、根据具体的数据规模及应用场景合理选择
2、不涉及多跳查询的场景可选择合适的关系型数据库
3、涉及多跳查询、最短路径、推理分析等可考虑RDF数据库
工业界常用图数据库
- 图算法计算工具
4、CogDL
7、networkx
8、Plato
- 知识融合工具
1、Dedupe
3、LIMES
4、OpenEA
5、PRASEMap
- 大规模图谱搜索工具
2、FAISS
3、SPTAG
4、Vearch
5、Milvus
- 知识表示/推理工具
Apache Jena，一个开源的Java语义网框架(open用于source Semantic Web Framework for Java)构建语义网和链接数据应用，
Jena提供了RDFS、OWL和通用规则推理机
1、DGL-KE
2、OpenKE
3、pykg2vec
- 图谱可视化工具
NetworkX
NetworkX是一个用于处理网络的Python工具。许多人在Python中处理图数据时使用NetworkX。它也是许多图AI工具的基础。
Graph-tool
Graph-tool是一个用于处理网络的Python包。它可以:处理图数据，并且进行计算。Graph-tool不同于其他Python工具。它的主要部分是用c++编写的，所以它非常快，并且使用内存的更少。
Graphviz
Graphviz使绘制图形变得容易。像一些pytorch的可视化库，还有xgboost等树型模型的可视化都是用了这个库
ipycytoscape
Cytoscape是一个查看和处理复杂网络的免费工具。它始于研究生物的科学家，但现在每个人都可以使用。
js是它的网页版本，ipy则是在Jupyter notebook中使用的版本。它可以让熟悉Pandas、NetworkX和NumPy等Python工具的人在notebook中显示网络数据，并通过简单的步骤更改其外观。
ipydagred3
Dagre是一个JavaScript的工具，它与一个名为dagre3 -d3的前端工具一起工作，该工具使用D3JS来显示箭头。而ipydagred3是一个在JupyterLab中使用dagred3封装。
ipySigma
Sigma.js是一个可以通过快速、流畅的图片绘制网络图的JavaScript工具。它可以很好地处理大量数据，并允许更改图的外观。
ipyssigma是JupyterLab的一个封装，它将Sigma.js与Python的NetworkX包结合在一起。可以web浏览器中查看网络结构。
Netwulf
netulf是可以以有趣的交互式方式查看NetworkX图对象。它非常容易使用，可以直接从Python或Jupyter Notebook调用。
它对研究很有用，因为它可以快速预览和改变网络结构。只需给它一个Graph对象，就可以设计还可以进行保存。
nxviz
nxviz是一个使用Matplotlib轻松绘制图数据的Python包，它可以制作不同类型的图形，如Circos, Arc, Matrix, Hive和Parallel plot。
Py3plex
Py3plex是Python中用于探索和显示复杂网络的工具。它通过点或线的额外信息来分解、绘制和研究网络。
Py4cytoscape
Py4cytoscape是一个Python版本的Cytoscape工具。它可以让你在不学习新方法的情况下在R和Python之间切换网络的计算任务。它提供了许多在Python或Jupyter notebook中使用的功能。这个工具包非常适合R和Python双修的小伙伴使用。
pydot
pydot是Graphviz的Python接口，用纯Python编写。它可以解析并转储为Graphviz使用的DOT语言。
PyGraphistry
PyGraphistry是一个用于大图的Python库。可以帮助快速获取数据、提出问题、修改数据并看到全局。它需要graphhistry的服务器配合,所以可以处理大量的数据，并且支持gpu计算，所以计算的速度很快。
python-igraph
Python-igraph是在Python中使用igraph的一种方式。Igraph是一个用C语言制作的研究复杂网络的免费工具。它还可以与R、Mathematica和C/ c++一起使用。
pyvis
pyvis是一个Python包，用于创建和可视化交互式图形网络。
SNAP
SNAP是一种用于分析和处理大型网络的通用高性能系统。图由节点和节点之间的有向/无向/多边组成。网络是节点和/或边缘上有数据的图。
用c++编写的SNAP库是为快速工作和清晰的网络图而设计的。它处理有很多点和线的大网络，找出它们的形状，形成新的网络，并且可以在工作时改变一些东西。
NRD Studio
它是一款跨平台的可视化和探索软件，适用于各种复杂网络（包括知识图谱）的可视化和分析。NRD Studio 支持多种数据输入格式，例如 CSV、JSON、Excel等，并具有丰富的可视化布局和过滤器可供选择。使用NRD Studio，你可以快速构建出一个可视化的知识图谱，并通过布局算法使节点以更加直观的方式排列。例如，在 NRD Studio 中，你可以使用圈层图布局算法让节点自我组织成一个规则的布局，并使用不同的颜色和大小来表示不同类型的节点，还可以添加标签、节点描述信息提示以增强可读性。
Gephi
Gephi是一个开源的网络分析和可视化软件，允许用户探索和分析复杂的网络。它为可视化和操作网络数据提供了一个用户友好的界面，使其成为研究人员、数据科学家和分析人员的流行工具。