PromptKG

项目介绍：PromptKG

PromptKG 是一个专注于提示学习（Prompt Learning）和知识图谱（Knowledge Graph，简称KG）相关研究的项目集合，它包括研究工作、工具包以及论文列表。这个项目致力于在预训练语言模型（Pretrained Language Models，简称PLM）上进行知识图谱的嵌入以及应用。

目录结构

• research： 这个目录包含与提示学习相关的研究模型实现。研究者们可以利用这些实现来探索和验证新的提示学习方法。

• lambdaKG： 这是一个专门用于基于PLM的知识图谱嵌入及其应用的库。研究知识图谱的人员能够通过lambdaKG更高效地管理和使用知识图谱数据。

• deltaKG： 这个库提供了动态编辑基于PLM的知识图谱嵌入的功能，使得知识图谱的更新和操作更便捷。

• tutorial-notebooks： 为初学者提供的教程笔记本。这些笔记本帮助新手快速掌握使用PLM进行提示学习和知识图谱嵌入的基本技能。

教程

PromptKG 提供了一系列相关教程，包括：

• 零和少样本NLP：如何利用预训练语言模型高效处理NLP任务。
• 数据高效的知识图谱构建：探讨如何以最少的数据完成知识图谱的构建。
• 知识提示学习：关于在提示学习中有效利用知识的教程。

调查研究

项目中也包含了一些重要的调查研究，如参数高效的预训练语言模型方法、NLP中的提示方法、以及知识增强的预训练语言模型等调查报告。这些文献为深入了解领域前沿和发展趋势提供了宝贵的参考。

领域划分

PromptKG的研究成果被分为两个主要的研究方向：

知识作为提示

这部分研究了如何将知识应用于提示任务中，涵盖语言理解、多模态应用和复杂任务等多个领域。比如，为自然语言理解任务提供知识提示，或在机器人任务中使用多模态提示以提升任务完成效率。

提示（PLM）用于知识

在这个方向上，项目探讨了基于PLM的知识探查以及知识图谱嵌入的可能性。这部分主要关注如何将PLM中的知识进行有效的提取和应用。

分析

PromptKG同样提供了相关分析研究，深入理解语言模型作为知识库的能力，探索提示模型在处理自然语言任务时的理解能力，以及在提示生成过程中的上下文影响评估。

联系信息

如在使用PromptKG工具包时遇到问题，可以通过GitHub提交issue进行反馈和交流。PromptKG项目对外开放，鼓励社区成员参与贡献和提出改进建议。

通过PromptKG，研究人员和开发者可以在提示学习和知识图谱领域找到丰富的资源和研究工具，从而加速相关研究的发展和应用。