表示学习

TransE

TransE2013年被提出，称为“翻译”或“平移”模型。它将实体和关系用低维空间表示，通过优化目标函数||h+r-t||来学习知识图谱的表示，缺点是1-N，N-1类型的关系效果不好，TransR将实体映射到不同关系空间中构建优化目标，效果最高比TransE提升近20%。

• 构建
• TransE，缺点：认为复旦，复旦大学不同语义。
• TransE+word2vec

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参考

-基于翻译模型(Trans系列)的知识表示学习