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我们处理了将一个由实体和关系组成的大规模知识图嵌入到一个连续的向量空间中。TransE是最近提出的一种很有前途的方法，它非常高效，同时实现了最先进的预测性能。讨论了嵌入中需要考虑的关系的映射性质，如自反、一对多、多对一和多对多。我们注意到TransE在处理这些属性方面表现不佳。一些复杂的模型能够保留这些映射属性，但在这个过程中牺牲了效率。为了在模型性能和效率之间进行良好的权衡，本文提出了TransH，它将一个关系建模为一个超平面，并对其进行平移操作。这样，我们就可以很好地保持上述关系的TransE的映射性质