知识图谱中的嵌入模型：TransE、TransH、TransR 和 TransD
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简介：
本文介绍了四种在知识图谱中广泛应用的嵌入模型——TransE、TransH、TransR和TransD。这些模型通过学习实体与关系间的向量表示，来预测并补全知识库中的信息。
知识图谱是现代信息处理领域中的一个重要概念，它是一种结构化的知识存储形式，用于表示实体（如人、地点、事件）及其之间的关系。基于嵌入的模型是知识图谱推理和学习的一种方法，通过将实体和关系映射到低维向量空间中，在该空间内可以进行计算与推理操作。
以下是关于TransE、TransH、TransR以及TransD这四个著名模型的具体说明：
1. **TransE**（2013年）：由Bordes等人提出，它是最早且最简单的基于嵌入的模型之一。TransE假设实体和关系都可以表示为欧几里得空间中的向量，并认为关系向量是两个实体向量之间的差值或转移；例如，在一个特定的关系r下，如果存在从A到B的关系，则在该向量空间中，A加上r应该接近于B的位置。然而这种方法简单直接，但它无法处理一对多、多对一和自反性等复杂关系。
2. **TransH**（2014年）：由Wang等人改进的TransH模型解决了TransE不能很好地处理复杂关系的问题。通过引入每个特定关系独有的超平面概念，即实体在不同超平面上有不同的投影向量来表示，在这种情况下，每种关系被看作是其相关超平面法线方向上的一个矢量。
3. **TransR**（2015年）：由Lin等人提出的TransR模型进一步发展了TransH的思想。它假设每个特定的关系可能需要在其特有的空间中表达，并且实体在各个关系下具有不同的向量表示，即关系定义了如何将实体从一个空间转换到另一个。
4. **TransD**（2015年）：由Ji等人提出的TransD模型试图结合TransE和TransR的优点同时避免它们的不足。它假设每个特定的关系不仅确定了一个独立的空间，而且考虑到了具体实体对之间的相互作用来决定新的向量空间，从而提高了灵活性。
这些模型旨在捕捉知识图谱中复杂多变的实体关系，并在向量空间内实现有效的推理操作，在诸如链接预测、问答系统和推荐系统等应用领域发挥重要作用。随着技术的进步，不断有新型模型出现（如DistMult, ComplEx, RotatE等），它们致力于进一步提高知识图谱表示及推理的质量与效率。掌握这些模型有助于构建更加智能的信息处理系统。
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