知识表征学习 Knowledge Represent Learning(KRL)

知识表征学习KRL也称为KGE、多关系学习、统计关系学习，是知识图谱的一个关键研究问题，它为许多知识获取任务和下游应用铺平了道路。

我们可以将KRL分为四个方面，为开发KRL模型提供清晰的工作流程。具体包括：

（1）表征空间：关系和实体的空间分布表示；

（2）评分函数：用于衡量事实三元组合理性的评分；

（3）编码模型：将表征进行编码；