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融合事实信息的知识图谱嵌入——翻译距离模型

知识图谱(KG)是由实体 (节点) 和关系 (不同类型的边) 组成的多关系图。每条边都表示为形式 (头实体、关系、尾实体) 的三个部分,也称为事实,表示两个实体通过特定的关系连接在一起。虽然在表示结构化数据方面很有效,但是这类三元组的底层符号特性通常使 KGs 很难操作。为了解决这个问题,提出了一种新的研究方向——知识图谱嵌入。关键思想是嵌入 KG 的组件,包括将实体和关系转化为连续的向量空间,从而简化操作,同时保留 KG 的原有的结构。那些实体和关系嵌入能进一步应用于各种任务中,如 KG 补全、关系提取、实体分类和实体解析。

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