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研究问题
提出了一个轻量级的知识图谱嵌入模型框架，可以用有限的参数有效利用实体和关系的上下文信息，并可以直接用来提升仅基于嵌入的老模型的效果
背景动机
论文首先提出了实体上下文和关系上下文的概念。对于实体上下文，它其实就是现在大多数GNN模型所利用的信息，即一个实体的邻居实体及其相连的边；而关系上下文就是一个给定关系的两个实体端点，这是一个比较新的概念。
作者举了一个实体上下文例子，要判断Hillary Clinton和Joe Biden谁是美国总统时，由于Joe Biden的实体上下文有succeeded_by而Hillary Clinton的上下文没有，因此可以判断
一个关系上下文的例子是要判断Donald Trump是美国还是纽约的总统，这时通过观察president_of的关系上下文，可以发现尾实体类型一般都是国家，因此
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