Knowledge graph embedding (KGE) aims to learn continuous vectors of relations and entities in knowledge graph. Recently, transition-based KGE methods have achieved promising performance, where the single relation vector learns to translate head entity to tail entity. However, this scoring pattern is not suitable for complex scenarios where the same entity pair has different relations. Previous models usually focus on the improvement of entity representation for 1-to-N, N-to-1 and N-to-N relations, but ignore the single relation vector. In this paper, we propose a novel transition-based method, TranS, for knowledge graph embedding. The single relation vector in traditional scoring patterns is replaced with synthetic relation representation, which can solve these issues effectively and efficiently. Experiments on a large knowledge graph dataset, ogbl-wikikg2, show that our model achieves state-of-the-art results.


翻译:知识图嵌入(KGE)的目的是在知识图中学习关系和实体的连续矢量。最近,基于转型的KGE方法取得了有希望的业绩,其中单一关联矢量学习将主体实体转换为尾端实体。然而,这一评分模式不适合同一实体对子有不同关系的复杂情景。以前的模型通常侧重于改善1至N、N至1和N至N关系实体的代表性,但忽略了单一关联矢量。在本文件中,我们提出了一个新的基于转型的方法,即TranS,用于知识图嵌入。传统评分模式中的单一关联矢量被合成关系代表所取代,可以切实有效地解决这些问题。关于大型知识图表数据集(ogbl-wikikkg2)的实验表明,我们的模型取得了最新的结果。

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