TransR/CTransR论文：学习实体和关系嵌入的知识图谱补全

摘要： 知识图谱补全以执行实体间的链接预测为目标。本文，我们考虑知识图谱嵌入方法。近年来，一些模型像TransE和TransH通过把关系作为从头实体到尾实体的翻译来建立实体和关系嵌入。我们注意到这些模型仅仅简单地假设实体和关处于相同的语义空间。事实上，一个实体是多种属性的综合体，不同关系关注实体的不同属性，仅仅在同一个空间下对它们进行建模是不够的。本文，我们提出了TransR，分别在实体空间和关系

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