knowledge graph embedding

### 回答1：
知识图谱嵌入是一种将知识图谱中的实体和关系映射到低维向量空间中的技术。它可以帮助我们更好地理解和利用知识图谱中的信息，例如实体之间的相似性和关系的强度。知识图谱嵌入在自然语言处理、推荐系统、问答系统等领域有着广泛的应用。

### 回答2：
知识图谱嵌入（Knowledge Graph Embedding）是指将知识图谱中的实体和关系表示为低维向量的过程，从而方便计算机进行数据处理和分析。通常情况下，知识图谱以三元组的形式呈现，即（头实体，关系，尾实体）。但是，这种表示方式存在一些问题，如数据稀疏性、无法进行复杂的语义推理和不适合用于大规模机器学习等问题。

知识图谱嵌入方法通过将实体和关系嵌入到低维向量中，使得实体之间和关系之间的相似度可以被量化，方便计算机进行数据处理和分析。常用的嵌入方法有TransE、TransR、TransH等等，这些方法可以将实体和关系嵌入到低维向量空间中，并保持一定的语义一致性和结构一致性，从而实现对实体和关系的推断和理解。

知识图谱嵌入技术可以应用于许多领域，如自然语言处理、推荐系统、问答系统等等。例如，在自然语言处理中，可以将实体和关系嵌入到低维向量空间中，从而实现对于实体关系的理解和推断，提高问答系统的准确性；在推荐系统中，可以将用户和商品嵌入到低维向量空间中，从而实现对于用户和商品之间的相似度计算，提高推荐系统的效果。

总之，知识图谱嵌入技术的发展可以有效地解决实体关系表示的问题，提高了计算机对于知识图谱数据的处理和分析能力，为我们提供了更加高效和精确的数据处理和分析方法。

### 回答3：
知识图谱嵌入（knowledge graph embedding）是一种用于将知识图谱中的实体和关系等复杂结构进行编码的技术。知识图谱是一个用于存储和展示关于世界知识的图形化数据库，它由实体（例如人、地点、事件）和实体之间的关系（例如拥有、出生于、是）等构成。嵌入技术使得知识图谱更容易被机器学习算法所处理和理解。

传统的方式是将知识图谱变换为二元组形式进行处理，但这种处理方式不仅容易碰到零件、稀疏性问题，而且无法很好地进行计算。知识图谱嵌入技术的出现改变了这一问题。它通过将实体和关系嵌入到连续向量空间中，将高维空间中的非线性模式映射到低维空间中，从而方便距离计算和关系推理。这些嵌入向量能够保留知识图谱中实体和关系之间的语义关系，并且能够提供非常丰富而有效的信息。

知识图谱嵌入技术的应用包含了许多领域，如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等等。例如，在自然语言处理领域中，嵌入技术可以将单词和短语嵌入到向量空间中，以便于计算单词和短语之间的相似度。在推荐系统领域中，嵌入技术可以将用户和物品嵌入到向量空间中，从而在用户和物品之间建立起距离和相似度的关系，进而提高个性化推荐的效果。

目前，实体嵌入方法主要分为基于矩阵分解的方法、基于跳数预测的方法和基于神经网络的方法。而关系嵌入方法主要分为基于旋转法的模型、基于距离法的模型和基于神经网络的模型。这些方法都通过学习实体和关系嵌入表示，从而实现知识图谱的语义建模、推理和图谱补全等功能。

总之，知识图谱嵌入技术是一种将知识图谱中实体和关系嵌入到向量空间中的高效手段，其应用已经渗透到各个领域。未来，这项技术将继续发挥巨大的作用，为人们带来更多更好的智能应用。