Gaussian Embedding

1. 前驱知识

transE

TransE [4] represents a relation as a vector r indicating the semantic translation from the head entity h to the tail entity t, aiming to satisfy the equation t - h≈ r（向量） when triplet (h, r, t) holds.

这个模型的不足之处在于

consider a one-to-many relation r with multiple tail entities ti satisfying h + r ≈ ti for ∀i ∈ {1, …,m}, (h, r, ti) ∈ KG, and it outputs invalid representations (t1 =…= tm) for distinguishing entities.

在一对多的关系中，一个实体可能会通过一个关系对应N个实体，会造成歧义

2. 高斯分布

期望用于表示 实体和关系的位置

协方差矩阵用于表示 实体和关系间的（不）确定性

3. 结论性概念

• 确定性：一个关系中所包含的信息量的多少。一个关系所包含的信息熵越高，它的确定性就越大。例如知道希拉里的配偶是克林顿就比知道她的国籍是美国，关系的确定性来得高
• 一个实体几乎没有包含三元组，具有更高的不确定性
• 一个关系连接多个三元组，那么它也有着更高的不确定性
• 为人所熟知的实体有着更多的关系以及事实
• 不同的关系所包含的实体数量的不同
• 高频出现的关系连接着更多的实体对
• 不同实体和关系的不确定性的变化是非常大的

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