知识图谱-KGE-模型：概述【翻译模型：Trans系列】【双线性模型：DisMult、ComplEx】【神经网络模型：ConvE、CapsE】【双曲几何模型：MuRP】【旋转模型：RotatE】

一、KGE简介

目前(2020.03)知识图谱嵌入研究方法众多，本文将对其中的主流方法进行简要介绍，如翻译、双线性、神经网络、双曲几何、旋转等。各方法细节请看原论文，文中错误欢迎指出，谢谢。
知识图谱嵌入(Knowledge Graph Embedding, KGE)学习知识库中的实体和关系的Embedding表示，是语义检索、知识问答、推荐等众多应⽤的基础研究。在具体了解KGE之前，我们先来看知识图谱是什么，为什么又要做知识图谱嵌入呢。

如下图所示，知识图谱是由大量的事实三元组组成，如（英国, 首都, 伦敦）便是真实世界中的知识，可用 (h, r, t) 进行表示，其中 h, t 表示头尾实体， r 表示关系。但我们知道，真实世界中知识是无限增长的，而知识图谱却不能包含真实世界中的所有知识，因此需在知识库中进行知识补全，或者称为链接预测。

如何进行链接预测呢？一个可行的方法便是将实体和关系进行Embedding表示，类似于Word2Vec，将字或词表示成Embedding信息。然后根据实体和关系的Embedding信息进行预测，比如利用头实体和关系去预测尾实体，或者利用尾实体和关系去预测头实体。当然，Embedding信息也可应用到其他领域，比如知识问答、文本信息增强、语义检索等。

2. KGE模型
   通过上面介绍，我们知道KGE是将知识库中的实体和关系进行Embedding表示，但具体有哪些方法呢？根据我个人的理解，将模型规划为翻译(TransE, TransH, TransR, etc)、双线性(RESCAL, DisMult, ComplEx, etc)、双曲几何(Poincare, MuRE, etc)、