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• • 知识图谱表示学习
  • • 1 表示空间
    • • 1.1 Point-wise空间
      • 1.2 复数向量空间
      • ​1.3 高斯分布
      • 1.4 流形和群
    • 2 打分函数
    • • 2.1 基于距离的打分函数
      • ​2.2 语义匹配模型：
    • ​3 编码模型
    • • 3.1 线性/双线性模型
      • 3.2 张量分解模型
      • 3.3 神经网络模型
      • ​3.4 卷积神经网络
      • 3.5 循环神经网络
      • ​​3.6 Transformer
      • 3.7 图神经网络
    • 4 结合辅助信息
    • • 4.1 文本描述
      • 4.2 类型信息
      • 4.3 视觉信息
    • 5 总结

  上期，我们简单介绍了2020年知识图谱最新权威综述论文《A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications》的开篇部分，本期我们将一起学习这篇论文的知识表示学习部分。

  论文地址：
  https://arxiv.org/pdf/2002.00388.pdf​arxiv.org

  上期回顾：
  知识图谱最新权威综述论文解读：开篇部分

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