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title: Wikidata5m-KG
canonical_url: "https://www.modelscope.cn/datasets/alphonse7/Wikidata5m-KG"
md_url: "https://www.modelscope.cn/datasets/alphonse7/Wikidata5m-KG.md"
repository: alphonse7/Wikidata5m-KG
last_updated: 2025-06-22
license: "Apache License 2.0"
storage_size: "2.8 GB"
downloads: 3952
stars: 1
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# Wikidata5m-KG

> Wikidata5m-KG - alphonse7 在 ModelScope 开源的数据集。Wikidata5M-KG 是一个开放域的知识图谱，数据来源于Wikipedia及Wikidata，包含约460万个实体，2100万条三元组数据。Wikidata5M-KG 是基于 Wikidata5M 数据构建得到的。

alphonse7/Wikidata5m-KG 是 ModelScope 魔搭社区上的数据集，存储大小 2.8 GB，采用 Apache License 2.0 许可。

- **Repository**: alphonse7/Wikidata5m-KG
- **License**: Apache License 2.0
- **Storage size**: 2.8 GB
- **Downloads**: 3952
- **Stars**: 1
- **Last updated**: 2025-06-22

Source: https://www.modelscope.cn/datasets/alphonse7/Wikidata5m-KG

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# Wikidata5M-KG

Wikidata5M-KG 是一个**开放域**的知识图谱，数据来源于Wikipedia及Wikidata，包含约**460万个实体**，**2100万条三元组**数据。Wikidata5M-KG 是基于 [Wikidata5M](https://deepgraphlearning.github.io/project/wikidata5m) 数据构建得到的。

## 📦 数据内容说明

### `wikidata5m_kg.tar.gz`

这是我们实验中使用的处理后知识图谱，包含：
- **4,665,331 个实体**
- **810 种关系**
- **20,987,217 条三元组**

解压后得到一个文件：`wikidata5m_kg.jsonl` ，每行是一个 JSON 对象，表示一个实体及其元信息和一跳邻居信息。示例如下：

```json
{
  "entity_id": "Q10417481",                          // 实体唯一 ID
  "entity_description": "Arethaea polingi, or Poling's thread-legged katydid, is a species of phaneropterine katydid in the family Tettigoniidae. It is found in North America.",       // 实体描述
  "entity_alias": ["Arethaea polingi", "arethaea polingi"],  // 实体的别名
  "all_one_hop_triples_str": [                       // 以该实体为头实体的一跳三元组 (关系, 尾实体)
    ["parent taxon", "Arethaea"],
    ["instance of", "Taxxon"],
    ["taxon rank", "cohesion species"]
  ]
}
```

### `wikidata5m_raw_data.tar.gz`

该压缩包包含构建 `wikidata5m_kg.jsonl` 所使用的原始数据文件。  
数据源自 Wikidata5M 项目，各文件的详细说明可参考 [官方文档](https://deepgraphlearning.github.io/project/wikidata5m)。

## 🔗 相关链接

- 📘 论文：[KG-Infused RAG](https://arxiv.org/abs/2506.09542)  
- 💻 代码：[GitHub 项目地址](https://github.com/thunlp/KG-Infused-RAG)

## 📄 引用信息

如果您在研究中使用了该知识图谱，请引用以下文献：

```bibtex
@article{wu2025kg,
  title={KG-Infused RAG: Augmenting Corpus-Based RAG with External Knowledge Graphs},
  author={Wu, Dingjun and Yan, Yukun and Liu, Zhenghao and Liu, Zhiyuan and Sun, Maosong},
  journal={arXiv preprint arXiv:2506.09542},
  year={2025}
}