知识图谱入门——3：工具分类与对比（知识建模工具：Protégé、 知识抽取工具：DeepDive、知识存储工具：Neo4j）

在知识图谱构建的过程中，针对不同的任务和需求，我们可以使用多种工具。为了帮助你快速选择合适的工具，本文将常用工具按类别进行分类介绍，并对比其优缺点，方便你在不同场景中做出最佳选择。

1. 知识建模工具

知识建模是知识图谱构建的起点，用于定义实体、关系和属性的结构。以下是常用的建模工具：

选择建议

• Protégé：如果是初学者，或你的项目规模较小，且需要可视化界面来辅助操作，Protégé是最适合的选择。
• OntoStudio：当你的项目需要处理复杂依赖关系、格式多样的本体，OntoStudio可以提供强大的支持。
• TopBraid Composer：适合企业级应用，特别是需要高效SPARQL查询和复杂数据整合的场景。
• Apollo：如果你需要进行大规模建模、并且希望云端部署或分布式处理，可以选择Apollo。

2. 知识抽取工具

知识抽取工具用于从非结构化或半结构化数据中提取实体、关系等信息，并转换为结构化数据。以下是几款常见的知识抽取工具：

选择建议

• DeepDive：如果需要处理大规模的非结构化数据（如文本、表格、图片等），并且能够投入时间进行系统配置，DeepDive是非常强大的工具。
• OpenNRE：适合在远程监督场景下进行实体关系抽取，尤其是基于神经网络的关系挖掘项目。
• ReVerb：当你需要进行开放域的关系抽取任务时，ReVerb提供了较为高效的解决方案。

3. 知识存储工具

知识图谱存储工具用于保存构建后的知识图谱，并提供高效的查询和推理功能。以下是常用的存储工具：

选择建议

• Neo4j：适合大规模图谱存储和查询项目，特别是需要多跳查询的场景。
• AllegroGraph：如果你的项目需要复杂推理和RDF/OWL兼容，且预算充足，AllegroGraph是理想选择。
• Virtuoso：适合需要多格式兼容和较高查询效率的项目，尤其是与其他系统集成的数据查询项目。

结语

构建知识图谱是一个复杂的过程，从知识建模、抽取到存储，每个环节都需要合适的工具。选择时需要结合项目的具体需求和技术要求。如果你的项目涉及初学者学习或中小型项目，Protégé和Neo4j的组合会是不错的开始；如果需要更复杂的推理和大规模数据处理，DeepDive或AllegroGraph等工具则更加适合。