提出了一个全超伽马模型进行多类多标签分类，该模型可以从类别分布中推断出潜在的层次关系，捕获库存中的隐含下义关系，并显示出与最先进的方法相当的细粒度分类性能，具有可观的参数规模缩减。
Oct, 2020
本文研究使用盒子嵌入（box embeddings）模型来更好地捕捉细粒度实体类型之间的复杂相互依存关系，并与矢量嵌入模型进行比较，在几个实体类型基准测试中表现出最先进的性能和更好的预测一致性和置信度。
Jan, 2021
本文提出了使用双线性映射方法集成层次信息的新方法，相比于平面预测在实体链接和细粒度实体类型分类方面有显著的改进，并在基准 FIGER 数据集上实现了最新的最佳结果。
Jul, 2018
介绍了 TypeNet 数据集，该数据集由 1941 个类型组成，通过人工注释从 1081 个 Freebase 类型映射到 WordNet。本文还探讨了几种与先进系统可比的模型，以及在标准提及类型损失的基础上结合层次结构损失的技术，是未来研究的第一步。
Nov, 2017
本论文提出一种基于超球面嵌入的超球面关系图神经网络模型，通过实体对齐和类型推断等任务，捕捉知识图谱中的关系，并证明该模型具有有效性和效率。
本文提出 HyperKG，一个使用超几何空间来更好地反映知识库的拓扑性质，从而提高知识库完成任务性能的模型，并在各种链接预测数据集中验证了该模型的有效性。
Aug, 2019
本研究使用新的超几何嵌入方法学习文本数据中的词和句的嵌入，这些嵌入似乎编码了层次结构的某些直觉概念，然而，由于隐含的连续层次结构，这种模型更难以研究其学习层次结构的内部机制。
Jun, 2018
本研究提出了一种利用细粒度实体类型推断模型生成具备人类可读性，且能够直接用于实体相关任务的实体表示向量的方法，并针对特定领域实体优化表征，通过少量规则增加领域知识以提高性能。
Apr, 2020
提出了一种监督算法来生成类型嵌入，该算法与给定实体嵌入集在相同的语义向量空间中工作。使用最先进的可视化技术，展示了算法在 DBpedia 本体论中的效果。最终，我们使用这些 embedding 将大约 4 百万个 DBpedia 实例概率聚类到 415 种类型。
Mar, 2017
本文介绍了一种超几何知识图嵌入方法，可以同时捕捉层次结构和逻辑模式，并在现有方法的基础上提高了平均倒数排名（MRR）达 6.1%。
May, 2020