面向关系特性建模的知识图谱表示学习研究综述

摘要： 知识图谱表示学习技术可以将符号化的知识图谱转换为实体和关系的数值化表示，进而有效结合各类深度学习模型以赋能知识增强的下游应用。相较于实体，关系充分体现了知识图谱中的语义信息，建模关系的各类特性对知识图谱表示学习的性能非常关键。首先，针对一对一、一对多、多对一和多对多的复杂映射特性，梳理基于关系感知映射的模型、基于特定表示空间的模型、基于张量分解的模型和基于神经网络的模型；接着，... （共14页）