ModulE：面向知识图的模嵌入

知识图嵌入（KGE）已被证明是预测知识图缺失链接的有力工具。然而，现有方法主要聚焦于对关系模式建模，而简单地将实体嵌入到实域、复域和四元数空间等向量空间中。为从更严谨和理论化的视角对嵌入空间建模，我们提出了一种基于群论（group theory）的新型旋转模型通用嵌入框架，其中实体与关系均作为群元素嵌入。此外，为探索更多可用的 KGE 模型，我们利用了更通用的群结构——模（module），即向量空间概念的推广。具体而言，在该框架下，我们引入了一种更通用的嵌入方法 ModulE，将实体投影到模上。遵循 ModulE 方法，我们采用不同模结构构建了三个实例化模型：ModulE$_{\mathbb{R},\mathbb{C}}$、ModulE$_{\mathbb{R},\mathbb{H}}$ 和 ModulE$_{\mathbb{H},\mathbb{H}}$。实验结果表明，将实体嵌入到非交换环上的模的 ModulE$_{\mathbb{H},\mathbb{H}}$ 在多个基准数据集上取得了最先进的性能。