大规模知识图谱表示学习的趋势与挑战 新
知识图谱构建与应用技术的发展趋势与创新思路
知识图谱构建与应用技术的发展趋势与创新思路随着人工智能技术的迅猛发展，知识图谱作为知识表示与推理的重要工具，在各个领域中发挥着越来越重要的作用。
知识图谱的构建与应用技术不断创新，为人们在信息获取、语义理解和智能决策等方面提供了新的思路和方法。
本文将从知识图谱构建的新技术、知识图谱应用的新领域以及知识图谱的未来发展趋势与创新思路等方面进行探讨。
一、知识图谱构建的新技术1. 自动化知识抽取技术：传统的知识图谱构建需要大量的人工劳动，而自动化知识抽取技术可以从海量的文本中自动地抽取出结构化的知识，并将其构建成知识图谱。
这种技术通过机器学习和自然语言处理等方法，能够高效地提取实体、关系和属性等信息，为知识图谱的构建提供了更快速、更准确的方式。
2. 开放知识图谱构建方法：传统的知识图谱构建主要依赖于专家知识和人工标注，但是这种方法存在着知识更新慢、领域专业度差的问题。
而开放知识图谱构建方法则通过利用互联网上大量的公开知识，结合自动化知识抽取技术，构建起丰富而准确的知识图谱。
这种方法的优势在于能够快速构建和更新知识图谱，并且可以适应不同领域的知识需求。
3. 迁移学习在知识图谱构建中的应用：迁移学习是一种利用源领域的知识来提升目标领域学习性能的方法。
在知识图谱构建中，迁移学习可以从已有的知识图谱中迁移相关的实体和关系等信息，加速构建新的知识图谱。
这种方法可以大大减少新知识图谱构建的工作量，并且提高构建的效果。
二、知识图谱应用的新领域1. 金融领域的应用：知识图谱在金融领域的应用可以帮助金融机构更好地理解和分析客户需求，降低风险，并提供个性化的服务。
通过建立金融知识图谱，可以将大量的结构化和非结构化数据整合起来，识别出潜在的关联和趋势，为金融业务的决策提供支持。
2. 医疗领域的应用：知识图谱在医疗领域的应用可以提供医疗知识的整合和共享，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。
通过将医学文献、临床实验室数据和患者健康记录等信息整合到知识图谱中，可以提供更准确和个性化的医疗建议，提高医疗决策的效果。
知识图谱技术的发展现状与未来趋势
知识图谱技术的发展现状与未来趋势在当今大数据时代，我们正面临着海量信息的挑战。
从搜索引擎到智能语音助手，我们渴望从这些信息中找到准确、有用的知识。
然而，传统的搜索方法往往无法满足我们的需求。
因此，知识图谱技术应运而生。
它是一种以图形结构来模型化和组织知识的技术，已经在许多领域取得了重大进展，如自然语言处理、智能问答和智能推荐等。
一、知识图谱技术的发展现状1. 知识表示知识图谱的核心在于如何有效地表示知识。
传统的关系型数据库和多数基于文本的方法难以处理大规模的复杂关系。
因此，图结构逐渐成为知识图谱表示的主流方式。
其中，最有代表性的是Facebook的“Open Graph”和Google的“Knowledge Graph”。
2. 知识抽取知识图谱的构建需要从海量文本中抽取和获取知识。
自然语言处理等技术使得从文本中抽取实体、关系和属性等知识成为可能。
例如，命名实体识别、关系抽取和实体链接等方法被广泛应用于知识图谱的建设。
3. 知识融合和推理知识图谱的价值在于对知识进行推理和融合，以生成新的知识。
例如，给定“父亲是男性”的事实，通过推理可以得到“父亲是男性且必须是成年人”。
传统的逻辑推理和统计推理方法用于知识图谱的推理和融合，但仍然存在挑战，例如不完备性和一致性。
二、知识图谱技术的未来趋势1. 图神经网络的发展图神经网络（Graph Neural Networks）是近年来兴起的一种深度学习方法，专门用于处理图结构数据。
图神经网络可以处理节点特征和图拓扑结构，用于节点分类、关系预测等任务。
随着图神经网络的发展，相信它将在知识图谱技术中发挥更加重要的作用。
2. 语义理解与知识推理当前的知识图谱技术大多是基于浅层语义的，对于复杂的语义理解和知识推理仍然存在挑战。
未来的研究应该更加注重深入理解语义和逻辑，以便更好地进行知识推理和生成高质量的知识。
3. 多模态知识图谱传统的知识图谱主要基于文本数据，但未来的知识图谱将更加注重多模态数据的融合，如图像、音频和视频等。
大规模知识图谱构建与应用的问题与挑战—大规模知识图谱
大规模知识图谱构建与应用的问题与挑战—大规模知识图谱构建与应用研讨会1.引言2017年01月05日，由由中国人民大学、北京大学中科院网络中心联合主办的“大规模知识图谱构建与应用”研讨会，在中国人民大学逸夫会议中心召开，并获得圆满成功。
本次研讨会着重探讨了知识图谱构建的技术、方案、策略和知识图谱在机器人、金融、安全领域的应用，以及知识图谱中其他待研究问题和挑战。
会议汇集国内外知名专家和学者，进行了为期半天的深入研究和探讨。
本次会议由中国人民大学孟小峰教授、北京大学邹磊副教授和中国科学院网络网络信息中心黎建辉研究员担任大会主席。
文因互联CEO鲍捷，深圳狗尾草智能科技公司CTO王昊奋，北京明略软件系统有限公司联合创始人兼CTO冯是聪，极光数据研究院解决方案中心总监伊宁，北京大学副教授邹磊，中国人民大学讲师王秋月等六位专家学者出席了会议，介绍了最新的前言技术和发展动态，分别做了精彩的报告。
2.问题与挑战本次研讨会的主题是语义、知识与链接大数据，将着重探讨知识图谱构建的技术、方案、策略和知识图谱在机器人、金融、安全领域的应用，以及知识图谱中其他待研究问题和挑战，促进研究单位之间以及研究界和产业界之间的学术交流，探索今后大规模知识图谱构建的研讨和合作机制。
包括大规模知识库的构建，大规模知识库的用于和大规模知识库的分析等内容。
下面分别从各个专家学者的角度，介绍大规模知识库的构建与应用方面的问题和挑战。
2.1知识库构建这些杀手级应用不太冷——从语义网到知识图谱的回顾（鲍杰·文因互联）所谓的杀手级应用（Killer Application），是指某个非常有用的、消费者愿意为其购买某硬件软件产品的计算机程序。
本次讲座中鲍杰博士复盘了语义网/知识图谱绝地反击的漂亮过程，并展望在Web下半场的25年中，会有哪些更加梦幻的杀手级应用。
Web本身是Internet的一个应用，它试图实现三个递进的网络：文档的互联（Web）、知识的互联（Semantic Web，把文档变成机器可读的知识结构）和人和知识的互联（Semantic Wiki，形成一个可读可写的大规模协作网络）。
知识图谱的进展、关键技术和挑战
知识图谱的进展、关键技术和挑战一、本文概述随着信息技术的快速发展和大数据时代的到来，知识图谱作为一种重要的知识表示和推理工具，已经成为领域的研究热点。
知识图谱是一种由节点（实体）和边（关系）组成的大规模语义网络，旨在表示现实世界中存在的各种实体及其之间的复杂关系。
近年来，知识图谱在诸多领域如自然语言处理、智能问答、推荐系统、语义搜索等中发挥了重要作用，并展现出巨大的应用潜力。
本文旨在全面综述知识图谱的进展、关键技术和挑战。
我们将回顾知识图谱的发展历程，从早期的概念提出到现如今的广泛应用；我们将详细介绍知识图谱构建的关键技术，包括实体识别、关系抽取、知识融合等；再次，我们将分析当前知识图谱面临的主要挑战，如数据稀疏性、语义歧义性、动态更新等；我们将展望知识图谱未来的发展趋势和研究方向。
通过本文的阐述，我们希望能够为读者提供一个全面、深入的知识图谱知识体系，并激发更多研究者投身于知识图谱的研究与应用中，共同推动知识图谱技术的发展和进步。
二、知识图谱的进展近年来，知识图谱的构建和应用在全球范围内取得了显著的进展。
随着大数据和技术的飞速发展，知识图谱的构建已经从最初的基于手工构建，逐步演变为自动化或半自动化的构建方法。
知识图谱的规模也从最初的小型知识库逐渐扩展为包含数十亿甚至更多实体的超大规模知识图谱。
在知识图谱的构建技术方面，实体识别、关系抽取、实体链接等关键技术得到了显著的改进。
基于深度学习的自然语言处理技术为这些关键技术的提升提供了强大的支持，使得知识图谱的构建更加准确和高效。
在应用方面，知识图谱已经被广泛应用于智能问答、语义搜索、推荐系统、自然语言理解等多个领域。
知识图谱的引入极大地提升了这些应用的智能化程度，使得机器能够更好地理解和处理人类语言，为用户提供更加精准和个性化的服务。
随着知识图谱技术的不断发展，越来越多的领域开始探索将知识图谱应用于自身的业务场景中。
例如，金融领域利用知识图谱进行风险评估和信用评分，医疗领域利用知识图谱进行疾病诊断和治疗方案推荐等。
知识图谱技术的应用与发展趋势
知识图谱技术的应用与发展趋势一、概念介绍知识图谱（Knowledge Graph）是人工智能领域的一项重要技术，用于将海量的信息数据结构化、标准化和语义化，形成知识的网络，帮助机器进行智能推理和问题解答。
其核心在于从数据的角度出发，对实体之间的关系进行建模，使得机器能够理解和处理实体之间的语义关系。
二、应用领域1.搜索引擎目前，世界上最大的搜索引擎Google就是使用知识图谱技术来提供搜索结果。
知识图谱可以帮助搜索引擎更好地理解人们的查询意图，准确地返回相关结果。
2.智能推荐知识图谱可以为推荐算法提供更加精准的推荐策略。
例如，知乎使用知识图谱技术来构建用户兴趣模型，为用户推荐个性化、优质的内容。
3.智能客服知识图谱可以为智能客服提供更加精准的问题解答。
例如，智能客服可以通过人机对话的方式，高效地为用户提供解决方案。
4.金融风控知识图谱可以用于金融风控，帮助银行、保险公司等机构对客户进行风险评估。
例如，知识图谱可以将客户信息、交易记录等数据结构化，构建客户画像，帮助机构更好地管理客户风险。
5.医疗诊断知识图谱可以帮助医疗机构快速准确地进行疾病诊断。
例如，医院可以通过知识图谱技术构建疾病与症状、病因、诊断方法等知识库，帮助医生更快速、准确地诊断疾病。
三、发展趋势1.可解释性知识图谱技术虽然能够自动化地进行知识建模和推理，但是缺乏可解释性。
未来的发展趋势将会在知识图谱可解释性的基础之上，加强人机交互，提高人机合作效率。
2.不确定性知识图谱建模过程中存在不确定性，这会导致系统推理效果不稳定。
未来的发展趋势将会在知识图谱不确定性的基础之上，进行不确定性建模和推理，以提高系统的智能化程度。
3.开放合作知识图谱建模需要利用各种领域的专业知识和数据，因此，未来的发展趋势将会是开放合作，促进知识图谱技术与各领域的融合，实现更广泛的应用。
四、结语知识图谱技术是人工智能领域的一个重要分支，其应用领域广泛，并且具有非常大的发展潜力。
知识图谱技术的应用与发展趋势分析
知识图谱技术的应用与发展趋势分析知识图谱技术是当前人工智能领域的一个重要研究方向。
它是基于语义的知识表示与推理，将海量异构的数据源进行语义建模、统一组织和相互映射，从而实现了知识的精准提取、智能分析和有效利用。
作为一种新型的数据结构，知识图谱技术在自然语言处理、智能问答、推荐系统、智能客服等领域得到了广泛的应用。
本文将就知识图谱技术的应用与发展趋势进行详尽的分析。
一、知识图谱技术的应用领域1. 自然语言处理领域知识图谱技术在自然语言处理领域中被广泛应用，主要包括实体识别、关系抽取、实体链接等任务。
在实体识别中，根据知识图谱对实体类型和实体的映射关系，可以快速准确的识别自然语言中的实体，从而更好的理解自然语言含义；在关系抽取中，知识图谱技术可以充分利用对知识图谱中关系的挖掘，从自然语言中发现隐藏的关系，使得关系抽取的效果大幅提升。
2. 智能问答领域知识图谱技术对智能问答的提升也非常明显，传统的基于模板的问答系统很难覆盖问题的各种变化情况，无法满足用户的需求。
而基于知识图谱技术的问答系统可以大大增强系统的应答能力，既能实现基于规则的问答，又能实现基于语义的问答，并且可以实现多轮对话，提升用户使用体验。
3. 推荐系统领域知识图谱技术在推荐系统领域的应用可以提升推荐的精准度和覆盖面。
推荐系统可以通过知识图谱技术挖掘用户数据、商品数据以及关联关系数据等知识，实现基于知识的推荐，通过挖掘实体之间的隐含关系，从而做出更加精准的推荐。
4. 智能客服领域自动客服聊天机器人是当前智能客服领域的热门应用场景之一，而知识图谱技术则是构建自动客服聊天机器人中非常重要的一环。
知识图谱技术可以将知识库与自然语言、情感分析和语音识别等技术进行结合，从而实现智能客服的功能，让人机交互更加自然、智能化。
二、知识图谱技术的发展趋势1. 知识图谱的云化将知识图谱应用于云计算平台，可以充分利用云计算平台的高并发、高可用、高性能等特点，让知识图谱应用更加普及和高效。
知识图谱技术的发展与应用前景分析
知识图谱技术的发展与应用前景分析随着互联网的不断发展和普及，人们越来越依赖搜索引擎来获取我们所需要的信息。
然而，传统的搜索引擎只能通过我们输入的关键词来查找相应的网页信息，并无法真正理解我们的搜索意图。
因此，为了更好地满足我们对信息的需求，知识图谱技术应运而生。
知识图谱是一种基于语义网络的知识表示方法，能够将各种不同形式的数据进行结构化的统一管理和链接。
它可以将不同领域的知识进行连接，从而构建一个完整的、综合的知识体系。
这种体系不同于传统的搜索引擎，在搜索经典典籍、查找历史事件等方面有很大的优势。
目前，知识图谱技术已经在各个领域得到了广泛的应用，大大提高了数据的价值和利用效率。
例如，在医疗领域中，知识图谱可以将病人的基本信息、病史、体检报道等数据进行整合，从而为医生提供更为全面、精准的诊断。
在智能家居中，知识图谱可以将物联网络中的各种设备进行连接，并通过学习用户的生活习惯来提供更为智能化的服务。
在金融领域中，知识图谱可以将各种不同形式的数据进行结构化，从而为投资提供更为科学的决策依据。
在中国，由于政府的政策和投资的加大，知识图谱技术得到了快速的发展。
2017年，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，明确提出加快知识图谱等基础智能技术的研发和应用。
同时，国内的互联网公司也在积极探索知识图谱技术的应用，包括百度、阿里巴巴、腾讯等。
可以预见，未来几年该技术将在我国加速落地，并且在各个领域都将发挥重要的作用。
当然，知识图谱技术还存在一些挑战和不足。
首先，该技术对于自然语言处理水平的要求较高。
虽然目前已经有了较为成熟的自然语言处理技术，但要实现真正意义上的语音交互，还需要更加完善和智能化的解决方案。
其次，知识图谱本身的构建需要消耗大量的人力、物力和财力，需要通过计算机自动化技术或者辅助人工完成。
因此，如何提高构建效率和降低成本也是当前需要解决的难题。
总的来说，知识图谱技术有着广泛的应用前景，而且在我国正在得到政策、研发和市场的全方位支持。
知识图谱技术的发展现状与未来趋势
知识图谱技术的发展现状与未来趋势近年来，随着人工智能和大数据技术的快速发展，知识图谱技术作为一种关键的知识表示与推理方法，逐渐引起了广泛的关注。
知识图谱是一种用来表示和组织领域知识的图形模型，它通过抽取和结构化大量的信息实体和关系，将这些知识以图的形式展现出来，可用于支持语义搜索、智能问答、信息推荐等多种应用。
本文将重点探讨知识图谱技术的发展现状与未来趋势。
一、知识图谱技术的发展现状当前，知识图谱技术已经在许多领域取得了重要的应用成果。
首先，知识图谱在搜索引擎领域发挥了重要的作用。
传统的搜索引擎是基于关键词检索的，容易受到歧义和噪声干扰，而知识图谱可以通过构建实体和关系之间的图结构，提供更加精确和全面的语义搜索结果。
其次，知识图谱在智能问答系统方面也有广泛的应用。
通过将问题和知识图谱中的实体或关系进行匹配，智能问答系统可以根据用户提问的语义来生成准确的答案。
此外，知识图谱还被用于推荐系统、机器翻译、数据挖掘等领域，取得了显著的效果。
然而，目前的知识图谱技术还存在一些挑战和难题。
首先，知识图谱构建需要大量的人工标注和知识工程师的参与，成本较高。
其次，多源异构数据的挖掘和融合仍然是一个难题。
由于不同数据源之间的格式和语义存在差异，如何将它们整合到一个统一的知识图谱中是一个技术难题。
此外，知识表示和推理的效率和准确性也是一个亟待解决的问题。
由于知识图谱中的实体和关系数量庞大，如何高效地表示和存储这些知识，并进行有效的推理是当前的研究热点。
二、知识图谱技术的未来趋势随着人工智能和大数据技术的迅猛发展，知识图谱技术的未来发展前景广阔。
首先，知识图谱将更加智能化。
当前的知识图谱主要靠人工标注和知识工程师的参与进行构建，未来的发展目标是实现知识的自动化抽取和结构化，通过机器学习和自然语言处理等技术，实现知识的自动化构建和更新。
其次，知识图谱将更加多样化。
目前的知识图谱主要用于表示和组织结构化的领域知识，未来的发展趋势是将不同领域的知识整合到一个统一的知识图谱中，实现跨领域的知识共享和融合。
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• 将持续发布更多知识表示学习模型
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知识表示学习的其他重要挑战
• 大规模知识图谱表示的快速学习
– 长尾数据上的在线学习、分布式学习
• 融合知识图谱丰富信息的知识表示学习
– 利用实体和关系的属性、描述、层次类型等信息 – 建立统一的知识表示空间
• 考虑常识信息的知识表示学习与信息抽取
– 先验知识（如人的结婚年龄、毕业年龄等）
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Guu, et al. Traversing Knowledge Graphs in Vector Space. EMNLP 2015.
开放源码
• TransE、TransH、TransR、PTransE
– https:///mrlyk423/relation_extraction
8
其他代表模型
Neural Tensor Network (NTN)
Energy Model
9
评测任务：链接预测
WALL-E 电影风格 ?
10
评测任务：链接预测
WALL-E 电影风格
1. Animation 2. Computer animation 3. Comedy film 4. Adventure film 5. Science Fiction 6. Fantasy 7. Stop motion 8. Satire 9. Drama 10. Connecting
Wang, et al. (2014). Knowledge graph and text jointly embedding. In EMNLP.
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TransE+Word2Vec的效果
• 数据 NYT+FB
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文本+KG融合的挑战问题
• 结合文本关系抽取的最新方法：CNN等 • 建立对词汇、实体和关系的统一表示空间
第三届全国中文知识图谱研讨会
大规模知识图谱的表示学习
趋势与挑战
清华大学自然语言处理实验室 刘知远 liuzy@
1
机器学习 = 数据表示 + 学习目标 + 优化方法
Yoshua Bengio. Deep Learning of Representations. AAAI 2013 Tutorial.
• 知识表示在信息融合、知识推理中的应用
– 跨语言、跨知识库的知识融合 – 在低维向量空间中的知识推理
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18
知识表示研究趋势：文本+KG融合
• 基于文本序列的关系抽取 • 基于知识图谱的链接预测
19
文本+KG融合对关系抽取的帮助
• 数据 NYT+FB (Weston et al.2013)
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TransE+Word2Vec
• KG=>TransE, Text=>Word2Vec • 强制要求同时在KG和文本中出现的实体共享相 似的向量
• 大规模知识图谱传统表示方法
– 稀疏矩阵三元组，RDF ，符号化表示每个实体/关系 – 无法有效度量和利用实体间语义关联
• 研究思路：将知识图谱嵌入到低维向量空间
– 实体和关系都表示为低维向量 – 有效表示和度量实体、关系间的语义关联
• 应用场景：知识获取，知识推理，知识融合
dner, et al. (2013). Improving learning and inference in a large knowledge-base using latent syntactic cues. EMNLP. 28
评测结果：实体预测
+35%
Lin, et al. (2015). Modeling Relation Paths for Representation Learning of Knowledge Bases. EMNLP.
16
实验结果：链接预测
17
复杂关系建模的挑战
• 研究热点
– TransA，TransD，TransE，TransG，TransH，TransR
• 挑战问题
– TransE简单目标无法应对复杂关系（1-N、N-1、N-N） – 建议方案：将关系划分为不同类型，分而治之
• FB关系è属性（性别、国籍）、关系
2
表示学习的意义
知识 句子 短语 词汇
挑战：缺乏对各语言单位统一 的语义表示与分析手段
语义分析
句法分析
词法分析
3
表示学习的意义
• 缓解数据稀疏，建立统一空间，实现知识迁移
知识 句子 句法分析 短语 词汇
低维、稠密的向量空间
表示学习建立统一的 语义表示空间
语义分析
词法分析
分布式表示（distributed representation）/ 嵌入（embeddings）
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关系路径的表示学习
• Recursive Neural Network (RNN)
Neelakantan, et al. (2015). Compositional Vector Space Models for Knowledge Base Completion. ACL.
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考虑关系路径的TransE: PTransE
知识表示研究趋势：关系路径表示
• KG的实体关系之间存在复杂的推理关系
24
对关系路径建模的传统方法
• Path Ranking Algorithm
Lao, et al. (2011). Random walk inference and learning in a large scale knowledge base. EMNLP.
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链接预测性能比较
12
评测数据集合
TransE给我们的启示
• 创新性地设计学习目标 • 模型复杂度与知识图谱稀疏性存在辩证关系
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知识表示研究趋势：一对多关系处理
• TransE的假设无法较好处理一对多、多对一、多 对多关系
奥巴马 美国 总统
≈
+
克林顿
15
知识表示研究趋势：一对多关系处理
4
知识图谱中的实体与关系
• 知识图谱包括实体与关系
– 节点代表实体 – 连边代表关系
• 事实可以用三元组表示
– （head, relation, tail）
• 代表知识库
– WordNet: 语言知识 – Freebase: 世界知识
5
大规模知识图谱的表示学习问题
• 大规模知识图谱特点
– 高维、稀疏、噪音、不完整
• 对每个事实 (head, relation, tail)，将relation看做 从head到tail的翻译操作 • 优化目标：h + r = t
7
知识表示代表模型：TransE
• 对每个事实 (head, relation, tail)，将relation看做 从head到tail的翻译操作 • 优化目标：h + r = t
Lin, et al. (2015). Modeling Relation Paths for Representation Learning of Knowledge Bases. EMNLP.
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考虑关系路径的TransE: PTransE
• 关系路径的表示：组合语义 • ADD，MULTIPLY，RNN
29
评测结果：关系预测
+10%
30
关系路径表示的挑战问题
• 如何寻找关系间的复杂推理关系
– 更多类型推理关系
(奥巴⻢，总统，美国)
(奥巴⻢，是，美国人)
– 推理关系可信性
• 如何更好地表示关系之间的复杂推理关系 • 应用：QA (Guu, et al. 2015)
– 组合语义模型：RNN、NTN、…
Zeng, et al. (2014). Relation classification via convolutional deep neural network. COLING. 23 Santos, et al. (2015). Classifying Relations by Ranking with Convolutional Neural Networks. In ACL.
• 在TransE基础上考虑关系对实体的影响
TransH
TransR
Wang, et al. (2014). Knowledge graph embedding by translating on hyperplanes. AAAI. Lin, et al. (2015). Learning entity and relation embeddings for knowledge graph completion. AAAI.