KGGen是由斯坦福可信人工智能研究实验室（STAIR Lab）开发的一款开源工具，用于从任意文本中自动生成知识图谱。其核心功能包括：
- Text-to-Knowledge Graph Conversion：通过自然语言处理技术，从非结构化文本中提取实体（如人名、地点、概念等）及它们之间的关系，构建结构化的知识网络。
- Multilingual Model Integration：支持主流预训练语言模型（如BERT、GPT等），以增强对不同领域文本的理解能力。
- 聚类优化：采用先进的聚类算法，提升图谱的连通性和逻辑性，避免碎片化关系。
- Open Source Customizable：提供完整的Python代码库，用户可修改参数或扩展功能以满足特定需求。
- Data export：支持JSON等格式导出生成的知识图谱，便于后续分析或与其他工具整合。
KGGen特别适合研究者和开发者快速实现知识提取任务，其最新版本发布于2025年2月20日，托管于GitHub开源平台。
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