知识图谱嵌入是将知识图谱中的实体（如人物、地点或概念）和关系（如“工作于”或“位于”）转换为数值表示。 这些嵌入将离散的图形元素转换为低维空间中的连续向量（数字数组）。 目标是以机器学习模型可以高效处理的方式捕捉实体的语义含义及其连接。 例如，在知识图谱中，“巴黎”通过“首都_于”关系连接到“法国”，嵌入会将向量分配给实体和关系，从而使数学运算能够推断模式或预测缺失的链接。
为了创建这些嵌入，训练模型以优化向量表示，以便实体之间的关系在数学上得以保留。 常见的方法包括 TransE、DistMult 和 RotatE。 例如，TransE 将关系表示为转换：如果“巴黎”具有嵌入向量 e，“首都_于”具有向量 r，则“法国”的嵌入应接近 e + r。 训练涉及调整向量，以使有效关系的分数高于无效关系（例如，确保“巴黎 → 首都_于 → 法国”的分数高于“巴黎 → 首都_于 → 德国”）。 损失函数和负采样（生成虚假的、不正确的关系）有助于模型学习这些区别。 PyTorch 或 TensorFlow 等库通常用于实现这些模型，并使用随机梯度下降等优化技术来微调向量。
知识图谱嵌入对于链接预测（猜测缺失的关系）、实体分类或推荐系统等任务非常有用。 例如，在医学知识图谱中，嵌入可以通过分析现有关系来帮助预测药物与疾病之间的联系。 一个实际的例子是在 Freebase 或 Wikidata 等数据集上训练嵌入，然后使用向量之间的余弦相似度来查找相关实体（例如，根据向量的邻近度查找与巴黎相似的城市）。 开发人员可以将这些嵌入集成到下游模型中，例如将它们用作神经网络的输入特征，以改进搜索或聊天机器人等应用程序中的预测。 主要优点是将稀疏的、图形结构的数据转换为密集的、可计算的表示，同时保留关系逻辑。