知识图（KG）嵌入旨在学习连续矢量空间中kg的实体和关系的潜在表示。一个经验观察是，与相同关系相关的头部（尾巴）实体通常具有相似的语义属性 - 特别是它们通常属于同一类别 - 无论他们在kg中彼此之间有多远。也就是说，他们具有全球语义相似性。但是，许多现有方法基于本地信息得出了kg嵌入，这些信息无法有效地捕获实体之间的这种全球语义相似性。为了应对这一挑战，我们提出了一种新颖的方法，该方法引入了一组称为\ textit {\ textbf {关系原型实体}}的虚拟节点，以表示由相同关系连接的头和尾部实体的原型。通过强制实体的嵌入靠近其相关的原型的嵌入，我们的方法可以有效地鼓励实体的全球语义相似性（可以在kg中很远 - 通过相同的关系相连。实体一致性和KG完成任务的实验表明，我们的方法显着优于最近的最新方法。

实体对齐是将知识图（KGS）与多个源集成的重要步骤。以前的实体对齐尝试已经探索了不同的kg结构，例如基于邻域和基于路径的上下文，以学习实体嵌入物，但它们受到捕获多上下文特征的限制。此外，大多数方法直接利用嵌入相似性以确定实体对齐，而不考虑实体和关系之间的全局互动。在这项工作中，我们提出了一个明智的多上下文实体对齐（IMEA）模型来解决这些问题。特别是，我们引入变压器以灵活地捕获关系，路径和邻域背景，并根据嵌入相似度和关系/实体功能设计整体推理以估计对齐概率。从整体推理获得的对准证据通过所提出的软标签编辑进一步注入变压器，以通知嵌入学习。与现有的最先进的实体对准方法相比，若干基准数据集上的实验结果证明了IMEA模型的优越性。

知识图（kg）对齐 - 指识别不同kgs中同一件事的实体的任务 - 被认为是KG构造领域中最重要的操作之一。然而，现有的对齐技术通常假设输入kgs是完整的并且同性的，这是由于域，大小和稀疏性的现实世界异质性而不是真实。在这项工作中，我们解决了与代表学习对齐不完整的KG对齐的问题。我们的KG嵌入式框架利用了两个特征频道：基于传输型和基于接近的。前者通过翻译路径捕获实体之间的一致性约束，而后者通过注意引导关系感知图形神经网络捕获KG的邻域结构。两个特征频道共同学习以在输入kgs之间交换重要特征，同时强制在同一嵌入空间中强制输入kg的输出表示。此外，我们开发了缺失的链接检测器，该探测器发现并恢复培训过程中输入kgs中的缺失链接，这有助于减轻不完整性问题，从而提高学习象征的兼容性。然后将嵌入的熔合融合以生成对准结果，并且高置信匹配节点对被更新为预先调整的监控数据以逐渐改善嵌入。经验结果表明，我们的型号比SOTA更准确，而且对不同级别的不完整性较高，高达15.2 \％。我们还证明了KGS之间交换的知识有助于揭示知识图表（A.K.A.知识完成）的看不见的事实，结果比SOTA知识图形完成技术高3.5 \％。

知识图（kgs）在许多应用程序中越来越重要的基础架构，同时患有不完整问题。 KG完成任务（KGC）自动根据不完整的KG预测缺失的事实。但是，现有方法在现实情况下表现不佳。一方面，他们的性能将巨大的降解，而kg的稀疏性越来越大。另一方面，预测的推理过程是一个不可信的黑匣子。本文提出了一个稀疏kgc的新型可解释模型，将高阶推理组合到图形卷积网络中，即HOGRN。它不仅可以提高减轻信息不足问题的概括能力，而且还可以在保持模型的有效性和效率的同时提供可解释性。有两个主要组件无缝集成以进行关节优化。首先，高阶推理成分通过捕获关系之间的内源性相关性来学习高质量的关系表示。这可以反映逻辑规则，以证明更广泛的事实是合理的。其次，更新组件的实体利用无重量的图形卷积网络（GCN）有效地模拟具有可解释性的KG结构。与常规方法不同，我们在没有其他参数的情况下在关系空间中进行实体聚合和基于设计组成的注意。轻巧的设计使HOGRN更适合稀疏设置。为了进行评估，我们进行了广泛的实验 - HOGRN对几个稀疏KG的结果表现出了令人印象深刻的改善（平均为9％的MRR增益）。进一步的消融和案例研究证明了主要成分的有效性。我们的代码将在接受后发布。

实体对齐是知识图（kg）集成中的基本且至关重要的技术。多年来，对实体一致性的研究一直存在于KG是静态的假设，该假设忽略了现实世界KG的生长本质。随着KG的成长，先前的一致性结果面临需要重新审视的，而新实体对齐等待被发现。在本文中，我们建议并深入研究现实但未开发的设置，称为持续实体对齐。为了避免在新实体和三元组来时对整个KGS进行整个模型，我们为此任务提供了一种持续的对齐方法。它基于实体邻接，重建实体的表示，使其能够使用其现有邻居快速而有归纳的新实体生成嵌入。它选择并重播部分预先对准的实体对，仅训练一部分KG，同时提取可信赖的知识对准知识增强。由于不可避免地要包含与以前的作品不同的不可匹配的实体，因此所提出的方法采用双向最近的邻居匹配来找到新的实体对齐并更新旧的对齐。此外，我们还通过模拟多语言dbpedia的增长来构建新数据集。广泛的实验表明，我们的持续比对方法比基于再培训或归纳学习的基准更有效。

Entity alignment is to find identical entities in different knowledge graphs (KGs) that refer to the same real-world object. Embedding-based entity alignment techniques have been drawing a lot of attention recently because they can help solve the issue of symbolic heterogeneity in different KGs. However, in this paper, we show that the progress made in the past was due to biased and unchallenging evaluation. We highlight two major flaws in existing datasets that favor embedding-based entity alignment techniques, i.e., the isomorphic graph structures in relation triples and the weak heterogeneity in attribute triples. Towards a critical evaluation of embedding-based entity alignment methods, we construct a new dataset with heterogeneous relations and attributes based on event-centric KGs. We conduct extensive experiments to evaluate existing popular methods, and find that they fail to achieve promising performance. As a new approach to this difficult problem, we propose a time-aware literal encoder for entity alignment. The dataset and source code are publicly available to foster future research. Our work calls for more effective and practical embedding-based solutions to entity alignment.

近年来，人们对少量知识图（FKGC）的兴趣日益增加，该图表旨在推断出关于该关系的一些参考三元组，从而推断出不见了的查询三倍。现有FKGC方法的主要重点在于学习关系表示，可以反映查询和参考三元组共享的共同信息。为此，这些方法从头部和尾部实体的直接邻居中学习实体对表示，然后汇总参考实体对的表示。但是，只有从直接邻居那里学到的实体对代表可能具有较低的表现力，当参与实体稀疏直接邻居或与其他实体共享一个共同的当地社区。此外，仅仅对头部和尾部实体的语义信息进行建模不足以准确推断其关系信息，尤其是当它们具有多个关系时。为了解决这些问题，我们提出了一个特定于关系的上下文学习（RSCL）框架，该框架利用了三元组的图形上下文，以学习全球和本地关系特定的表示形式，以使其几乎没有相关关系。具体而言，我们首先提取每个三倍的图形上下文，这可以提供长期实体关系依赖性。为了编码提取的图形上下文，我们提出了一个分层注意网络，以捕获三元组的上下文信息并突出显示实体的有价值的本地邻里信息。最后，我们设计了一个混合注意聚合器，以评估全球和本地级别的查询三元组的可能性。两个公共数据集的实验结果表明，RSCL的表现优于最先进的FKGC方法。

事实证明，信息提取方法可有效从结构化或非结构化数据中提取三重。以（头部实体，关系，尾部实体）形式组织这样的三元组的组织称为知识图（kgs）。当前的大多数知识图都是不完整的。为了在下游任务中使用kgs，希望预测kgs中缺少链接。最近，通过将实体和关系嵌入到低维的矢量空间中，旨在根据先前访问的三元组来预测三元组，从而对KGS表示不同的方法。根据如何独立或依赖对三元组进行处理，我们将知识图完成的任务分为传统和图形神经网络表示学习，并更详细地讨论它们。在传统的方法中，每个三重三倍将独立处理，并在基于GNN的方法中进行处理，三倍也考虑了他们的当地社区。查看全文

本文介绍了$ \ mu \ text {kg} $，一个开源python库，用于在知识图上进行表示。 $ \ mu \ text {kg} $支持通过多源知识图（以及单个知识图），多个深度学习库（Pytorch和Tensorflow2），多个嵌入任务（链接预​​测，实体对准，实体键入，实体键入），支持联合表示。 ，以及多源链接预测）以及多个并行计算模式（多进程和多GPU计算）。它目前实现26个流行知识图嵌入模型，并支持16个基准数据集。 $ \ mu \ text {kg} $提供了具有不同任务的简化管道的嵌入技术的高级实现。它还带有高质量的文档，以易于使用。 $ \ mu \ text {kg} $比现有的知识图嵌入库更全面。它对于对各种嵌入模型和任务进行彻底比较和分析非常有用。我们表明，共同学习的嵌入可以极大地帮助知识驱动的下游任务，例如多跳知识图形答案。我们将与相关字段中的最新发展保持一致，并将其纳入$ \ mu \ text {kg} $中。

实体对齐（EA）在学术界和工业中都引起了广泛的关注，该行业旨在寻求具有不同知识图（KGS）相同含义的实体。 KGS中的实体之间存在实质性的多步关系路径，表明实体的语义关系。但是，现有方法很少考虑路径信息，因为并非所有自然路径都促进EA判断。在本文中，我们提出了一个更有效的实体对齐框架RPR-RHGT，该框架集成了关系和路径结构信息以及KGS中的异质信息。令人印象深刻的是，开发了一种初始可靠的路径推理算法来生成有利于EA任务的路径，从KGS的关系结构中，这是文献中第一个成功使用无限制路径信息的算法。此外，为了有效地捕获实体社区中的异质特征，设计的异质图变压器旨在建模KGS的关系和路径结构。在三个著名数据集上进行的广泛实验表明，RPR-RHGT的表现明显优于11种最佳方法，超过了命中率@1的最佳性能基线最高8.62％。我们还表现出比基线在训练集的不同比率和更难数据集的基线上更好的性能。

知识图（kgs）因其学习单一关系事实的表示能力而获得了突出。最近，研究重点是建模超级关系的事实，这些事实超出了单一关系事实的限制，使我们能够代表更复杂和现实的信息。但是，现有的超级关系中学习表征的方法主要集中于增强从预选赛到基础三元组的沟通，同时忽略了从基本三重限制者到资格赛的信息流。这可能会导致次级预选赛表示，尤其是在提出大量预选赛时。它促使我们设计一个利用多个聚合器来学习超级关系事实的表示框架：从基本三重的角度来看，一个框架从资格符的角度来看。实验证明了我们框架对多个数据集的超相关知识图完成的有效性。此外，我们进行了一项消融研究，以验证各个组件在我们的框架中的重要性。可以在\ url {https://github.com/harryshomer/quad}找到复制我们的结果的代码。

知识图嵌入（KGE）旨在将实体和关系映射到低维空间，并成为知识图完成的\ textit {de-facto}标准。大多数现有的KGE方法都受到稀疏挑战的困扰，在这种挑战中，很难预测在知识图中频繁的实体。在这项工作中，我们提出了一个新颖的框架KRACL，以减轻具有图表和对比度学习的KG中广泛的稀疏性。首先，我们建议知识关系网络（KRAT）通过同时将相邻的三元组投射到不同的潜在空间，并通过注意机制共同汇总信息来利用图形上下文。 KRAT能够捕获不同上下文三联的微妙的语义信息和重要性，并利用知识图中的多跳信息。其次，我们通过将对比度损失与跨熵损失相结合，提出知识对比损失，这引入了更多的负样本，从而丰富了对稀疏实体的反馈。我们的实验表明，KRACL在各种标准知识基准中取得了卓越的结果，尤其是在WN18RR和NELL-995上，具有大量低级内实体。广泛的实验还具有KRACL在处理稀疏知识图和鲁棒性三元组的鲁棒性方面的有效性。

Knowledge graph (KG) embedding is to embed components of a KG including entities and relations into continuous vector spaces, so as to simplify the manipulation while preserving the inherent structure of the KG. It can benefit a variety of downstream tasks such as KG completion and relation extraction, and hence has quickly gained massive attention. In this article, we provide a systematic review of existing techniques, including not only the state-of-the-arts but also those with latest trends. Particularly, we make the review based on the type of information used in the embedding task. Techniques that conduct embedding using only facts observed in the KG are first introduced. We describe the overall framework, specific model design, typical training procedures, as well as pros and cons of such techniques. After that, we discuss techniques that further incorporate additional information besides facts. We focus specifically on the use of entity types, relation paths, textual descriptions, and logical rules. Finally, we briefly introduce how KG embedding can be applied to and benefit a wide variety of downstream tasks such as KG completion, relation extraction, question answering, and so forth.

Knowledge graphs (KG) have served as the key component of various natural language processing applications. Commonsense knowledge graphs (CKG) are a special type of KG, where entities and relations are composed of free-form text. However, previous works in KG completion and CKG completion suffer from long-tail relations and newly-added relations which do not have many know triples for training. In light of this, few-shot KG completion (FKGC), which requires the strengths of graph representation learning and few-shot learning, has been proposed to challenge the problem of limited annotated data. In this paper, we comprehensively survey previous attempts on such tasks in the form of a series of methods and applications. Specifically, we first introduce FKGC challenges, commonly used KGs, and CKGs. Then we systematically categorize and summarize existing works in terms of the type of KGs and the methods. Finally, we present applications of FKGC models on prediction tasks in different areas and share our thoughts on future research directions of FKGC.

实体类型预测是知识图中的一个重要问题（kg）研究。在这项工作中提出了一种新的KG实体类型预测方法，名为Core（复杂的空间回归和嵌入）。所提出的核心方法利用两个复杂空间嵌入模型的表现力;即，旋转和复杂的模型。它使用旋转或复杂地将实体和类型嵌入两个不同的复杂空间中。然后，我们推导了一个复杂的回归模型来链接这两个空格。最后，介绍了一种优化嵌入和回归参数的机制。实验表明，核心优于代表性KG实体型推理数据集的基准测试方法。分析了各种实体型预测方法的强度和弱点。

如今，知识图（KGS）一直在AI相关的应用中发挥关键作用。尽管尺寸大，但现有的公斤远非完全和全面。为了不断丰富KG，通常使用自动知识结构和更新机制，这不可避免地带来充足的噪音。然而，大多数现有知识图形嵌入（KGE）方法假设KGS中的所有三重事实都是正确的，并且在不考虑噪声和知识冲突的情况下将实体和关系投入到低维空间。这将导致kgs的低质量和不可靠的表示。为此，本文提出了一般的多任务加固学习框架，这可以大大缓解嘈杂的数据问题。在我们的框架中，我们利用强化学习来选择高质量的知识三分石，同时过滤出嘈杂的。此外，为了充分利用语义类似的关系之间的相关性，在具有多任务学习的集体方式中训练了类似关系的三重选择过程。此外，我们扩展了流行的KGE Models Transe，Distmult，与所提出的框架耦合和旋转。最后，实验验证表明，我们的方法能够增强现有的KGE模型，可以在嘈杂的情景中提供更强大的KGS表示。

实体对齐（EA）的目的是在不同的知识图（kgs）中找到指代现实世界中同一对象的实体。最近的研究结合了时间信息，以增强KGS的表示。暂时KGS（TKG）之间的EA的现有方法利用时间感知的注意机制将关系和时间信息纳入实体嵌入中。该方法通过使用时间信息优于先前的方法。但是，我们认为，由于大多数TKG具有统一的时间表示，因此不必学习kgs中的时间信息的嵌入。因此，我们提出了一个简单的图形神经网络（GNN）模型，并结合了时间信息匹配机制，该模型以更少的时间和更少的参数实现了更好的性能。此外，由于对齐种子很难在现实世界应用中标记，因此我们还提出了一种通过TKG的时间信息生成无监督比对种子的方法。公共数据集的广泛实验表明，我们的监督方法显着优于先前的方法，而无监督的方法具有竞争性能。

虽然最先进的传统代表学习（TRL）模型在知识图形完成上显示竞争性能，但实体的嵌入物之间没有参数共享，并且实体之间的连接较弱。因此，提出了基于邻居聚合的表示学习（NARL）模型，其将实体的邻居中的信息编码到其嵌入中。然而，现有的NARL模型只能利用一个跳邻居，忽略多跳邻居中的信息，或者通过分层邻居聚合利用多跳邻居，销毁多跳邻居的完整性。在本文中，我们提出了一个名为RMNA的NARL模型，它通过规则挖掘算法获得和过滤HOWN规则，并使用所选的喇叭规则将有价值的多跳邻居转换为一个跳邻居，因此，有价值的信息中的信息通过聚合这些单跳邻居可以完全利用跳跃邻居。在实验中，我们将RMNA与最先进的TRL模型和NARL型号进行比较。结果表明，RMNA具有竞争性表现。

Knowledge graph embedding (KGE), which maps entities and relations in a knowledge graph into continuous vector spaces, has achieved great success in predicting missing links in knowledge graphs. However, knowledge graphs often contain incomplete triples that are difficult to inductively infer by KGEs. To address this challenge, we resort to analogical inference and propose a novel and general self-supervised framework AnKGE to enhance KGE models with analogical inference capability. We propose an analogical object retriever that retrieves appropriate analogical objects from entity-level, relation-level, and triple-level. And in AnKGE, we train an analogy function for each level of analogical inference with the original element embedding from a well-trained KGE model as input, which outputs the analogical object embedding. In order to combine inductive inference capability from the original KGE model and analogical inference capability enhanced by AnKGE, we interpolate the analogy score with the base model score and introduce the adaptive weights in the score function for prediction. Through extensive experiments on FB15k-237 and WN18RR datasets, we show that AnKGE achieves competitive results on link prediction task and well performs analogical inference.

In knowledge graph completion (KGC), predicting triples involving emerging entities and/or relations, which are unseen when the KG embeddings are learned, has become a critical challenge. Subgraph reasoning with message passing is a promising and popular solution. Some recent methods have achieved good performance, but they (i) usually can only predict triples involving unseen entities alone, failing to address more realistic fully inductive situations with both unseen entities and unseen relations, and (ii) often conduct message passing over the entities with the relation patterns not fully utilized. In this study, we propose a new method named RMPI which uses a novel Relational Message Passing network for fully Inductive KGC. It passes messages directly between relations to make full use of the relation patterns for subgraph reasoning with new techniques on graph transformation, graph pruning, relation-aware neighborhood attention, addressing empty subgraphs, etc., and can utilize the relation semantics defined in the ontological schema of KG. Extensive evaluation on multiple benchmarks has shown the effectiveness of techniques involved in RMPI and its better performance compared with the existing methods that support fully inductive KGC. RMPI is also comparable to the state-of-the-art partially inductive KGC methods with very promising results achieved. Our codes and data are available at https://github.com/zjukg/RMPI.