TransRHS学习笔记：知识图谱中的表示方法

TransRHS: A Representation Learning Method for Knowledge Graphs with Relation Hierarchical Structure

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一种具有关系层次结构的知识图谱的表示学习方法。

知识表示学习旨在针对知识图谱中的实体（或概念）及它们之间的关系进行建模。通过将 entity 或 relation 映射至低维密集向量空间（嵌入表征），完成对其语义信息的有效提取。进而能够准确表征 entity 和 relation 的语义内容，并通过高效的计算机制优化其间的关系复杂性。

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RHS

基于现有理论框架构建的关系层次结构（RHS）由以subRelationOf命名的高级别一般化关系构成，在知识表示领域中隐含关系间的内在关联性有助于提升整体性能表现

在图中展示了具有RHS的KG模型，在其中：

• 矩形代表实体，
• 圆角矩形用于表示关系，
• 实线则标记已观测的事实，
• 虚线则暗示潜在的事实。

假设我们