JediKG：让知识图谱数据集重新带上模式

JEDIKG 发布带完整模式的知识图谱精炼数据集与提取工具。

资讯摘要

论文提出 JEDIKG 资源，针对知识图谱精炼基准数据集通常只保留事实、丢弃源图谱模式的问题。它包含两部分：JDEX 可从任意 RDF/OWL 知识图谱提取完整、可移植、模块化的数据集，保留模式表达力，并用标准 OWL 推理检测和修正不一致、物化隐式知识；JDSET 是十一个表达力、规模和领域各异的精选数据集。作者报告已在多个维度验证数据集的完整性与可移植性，并初步证明其在数据驱动与模式驱动推理结合的实验流程中有用。

要点速读

1. JDEX 是通用可配置工具，可从任意 RDF/OWL 知识图谱提取完整、可移植、模块化的数据集，并提供与 PyTorch、PyKEEN 等机器学习库的集成工具。
2. JDSET 包含十一个数据集，在表达力、规模和领域上各不相同。
3. 作者报告已从多个维度验证数据集完整性与可移植性，并初步证明 JEDIKG 在结合数据驱动方法与模式驱动推理的实验流程中有用。

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采集于 2026/11/5 08:00:38（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。