本文提出了通过预训练语言模型和 k 近邻的知识图谱嵌入新方法 kNN-KGE，使得 rare 或 emerging entities 更容易被显式地存储，而非隐式存在于模型参数中，实验证明该方法可提高归纳式和传导式链接预测结果，并在只有很少的三元组的低资源情况下获得更好的性能。

Jan, 2022

通过新任务 CFKGR，本文将知识图嵌入（KGEs）与反事实推理关联起来，通过逻辑规则从知识图推断出合理的变化，建立了相应的基准数据集，并开发了 COULDD 方法来适应假设前提。结果表明，KGEs 可以学习图中的模式，与 COULDD 相结合能够检测到沿用这些模式的合理反事实变化，但对不符合学习推理规则的变化无法识别。

Mar, 2024

Knowledge Graph Embedding techniques, such as KG-FIT, effectively incorporate hierarchical entity clusters and open-world knowledge from language models to enhance the expressiveness and informativeness of Knowledge Graph embeddings.

May, 2024

提出了一种新颖的嵌入式知识图谱完整模型扩展，使其能够执行开放世界链接预测，该模型结合从文字语料库中学习的词嵌入和从知识图谱中学习的常规链接预测模型，通过独立训练这两个模型并进行变换，将实体名称和描述的嵌入映射到基于图的嵌入空间中，实验结果表明我们的方法在多个数据集上都取得了有竞争力的效果且无需对图和文本进行联合训练。

Jun, 2019

该论文介绍了一种名为 Subgraph Inference 的任务，并提出了一个包含逻辑规则的知识图子图的数据集 IntelliGraphs，并设计和评估了不同的基准模型，旨在鼓励发展注重语义理解的机器学习模型。

Jul, 2023

本文提出了一种组合了 TF-IDF 和 KGE 的加权内容推荐系统，用于嵌入文本数据和命名实体。通过复合方法，还使用从电影相关网站爬取的数据集和 FarsBase KG 的结构来构建 MovieFarsBase KG，该方法明显优于传统的 TF-IDF 方法。

Oct, 2022

提出了一种新颖的基于 Transformer 的图网络模型，实现了检索 - 阅读框架，提高了知识图谱链接预测的性能。

Dec, 2022

本研究提出了基于小型异构图的全连接式注意力图算法，用于处理 n 元关系事实的链接预测问题，并在多种实验数据集上证明了该方法的有效性和优越性。

May, 2021

KGEx 是一种新颖的后处理方法，通过借鉴替代模型研究来解释知识图嵌入（KGE）中的个别链接预测，并通过训练替代 KGE 模型识别重要的训练三元组，从而提供对于黑盒模型忠实的解释。

Oct, 2023

本研究使用 Transformer 模型代替传统知识图谱嵌入模型 (KGE) 的原子嵌入表示，将 KG link prediction 问题转化为序列到序列任务以及使用自回归解码。相比于传统 KGE 模型，这种简单而强大的方法在保持推理时间可控的同时，将模型大小减少了多达 98％，在不进行过多超参数调整的情况下，在多个大型数据集上的表现优于基线。

Mar, 2022