【知识图谱系列】基于实数或复数空间的知识图谱嵌入

作者：CHEONG

公众号：AI机器学习与知识图谱

研究方向：自然语言处理与知识图谱

本文分享分享3篇有关知识图谱表示学习的优秀论文，简单介绍其核心思想，完整汇报ppt获取请关注公众号回复关键字：知识图谱嵌入

一、Background

本文给大家推荐三篇知识图谱表示学习相关的论文，这几篇论文都是针对三元组进行距离计算，对关系进行不同的定义。TransE模型在实数空间将关系看作从head node到tail node翻译操作，RotatE模型在复数空间将关系看作从head node到tail node旋转操作，第三篇TransGCN模型则基于TransE和RotatE基础上提出了将关系看作Transformation操作。

二、Motivation

知识图谱是由实体（节点）和关系（不同类型的边）组成的多关系图，每条边连接头尾两个实体，通常用SPO三元组进行表示（subject, predicate, object），被称为一个事实。虽然知识图谱在表示结构化数据方面很有效，但这类三元组的潜在符号特性通常使得KGs很难操作。

因此知识图谱表示学习便成为了一个热门的研究方向，知识图谱嵌入的关键思想是将图谱中的实体entity和关系relation转化为连续的向量，在保留KG原有结构的同时使得操作方便。于是便可将entity embedding和relation embedding用到下游各种任务中，例如图谱补全，关系抽取，实体分类，实体链接及实体融合等。

三、Paper

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