知识图谱需要哪些工具

知识抽取工具：从文本、图片和其他非结构化数据中提取实体、关系和事实。
[Google BigQuery Knowledge Graph Search](http://cloud.google.com/bigquery-knowledge-graph/)
[OpenIE](http://github.com/allenai/openie)
[TextRazor](http://www.textrazor.com/text-extraction/)
知识合并工具：将来自不同来源的知识整合到一个一致的图谱中。
[Google Knowledge Integration Hub](http://cloud.google.com/knowledge-graph-search/integrations)
[Koblenz Knowledge Graph](http://www.informatik.uni-koblenz.de/research/departments/wim/)
[Meta AI LAMA](http://github.com/facebookresearch/lama)
知识库管理工具：存储、组织和管理知识图谱数据。
[Neo4j](http://neo4j.com/)
[Apache Spark SQL](http://spark.apache.org/sql/)
[AllegroGraph](http://franz.com/agraph/)
知识图谱查询和可视化工具
查询语言：用于查询知识图谱的特定语言。
SPARQL (RDF 查询语言)
GraphQL (用于 API 查询)
可视化工具：用于绘制和交互知识图谱数据的工具。
[Gephi](http://gephi.org/)
[D3.js](http://d3js.org/)
[Google Knowledge Graph Search](http://developers.google.com/knowledge-graph/)
其他有用工具
本体管理工具：用于创建、管理和发布本体，从而为知识图谱提供语义结构。
[Web Ontology Language (OWL)](http://www.w3.org/OWL/)
[Protégé](http://protege.stanford.edu/)
自然语言处理工具：用于理解和处理人类语言文本，有助于提高知识图谱构建和查询的准确性。
[OpenAI GPT-3](http://openai.com/api/)
[Natural Language Toolkit (NLTK)](http://www.nltk.org/)
机器学习工具：用于训练模型和提高知识图谱构建和查询的效率。
[TensorFlow](http://www.tensorflow.org/)
[scikit-learn](http://scikit-learn.org/)