arXiv · cs.AI· Benjamin Loire, Galadriel Brière, Célia Brahimi, Antoine Toffano, Anaïs Baudot·· 1 天前
KGATE：模块化知识图谱嵌入自编码器训练环境
KGATE : a Knowledge Graph Embedding Training Environment
arXiv:2610.09927v1阅读论文 PDF ↗
仅依据论文摘要整理；未读取全文，实验条件、证明与基准细节请核对原文。
作者：Benjamin Loire, Galadriel Brière, Célia Brahimi, Antoine Toffano, Anaïs Baudot
首次提交：2026-10-07 20:14
研究任务与主要进展
作者提出KGATE，一个基于PyTorch Geometric和TorchKGE的模块化Python知识图谱嵌入训练环境，支持组合初始化器、编码器、解码器、损失函数、负采样器和评估指标，也允许替换为自定义模块。该环境还提供控制数据泄漏的预处理、内置训练流程和面向可复现性的设计；基于论文摘要，基准测试显示其训练时间与现有六个库中最快的方案相当，同时覆盖更广的功能。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org