知识表示学习：在知识图谱中学习实体和关系的向量表示

知识表示学习是在知识图谱上学习指定实体和关系的向量表示。详细来说，关于知识图谱中的三元组(头实体, 关系, 尾实体)，用一个k维的向量 h 来表示头实体，用一个同维度的向量 t来表示尾实体，用一个不同维度的向量 r 来表示关系，即 h、t、r 都是 k 维的向量。这种向量表示可以被用于各种任务，如实体分类、关系预测、知识推理等。

知识表示学习的目标是通过学习向量表示来捕捉实体和关系之间的语义关系，从而使得这些向量能够更好地支持各种知识推理任务。为了达到这个目标，知识表示学习需要考虑到多种因素，如实体和关系的相似性、实体和关系的上下文信息等。通过综合考虑这些因素，知识表示学习可以得到更加准确的向量表示，从而提高知识推理的效果。