TransG : A Generative Model for Knowledge Graph Embedding ACL 2016.Berlin, Germany.

出发点:为了刻画关系的多语义性问题,一个关系应该有多种向量表示,不同的实体对在几何变换中应该采用不同的关系向量。因此,就提出了一种基于贝叶斯非参的无限混合嵌入模型:认为关系向量由若干子成分向量合成,模型会根据实体对自动选择一个关系向量,而多少个这样的关系向量还可以由模型自动选择。

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