跨知识图学习知识表示
跨知识图学习知识表示是指在多个知识图中学习知识表示的方法。这种方法可以将不同知识图中的实体和关系映射到一个统一的语义空间中，从而学习到更好的知识表示。
在知识图_completion和知识推理领域，分布式知识表示学习（KRL）方法已经取得了不错的效果。这些方法可以将实体和关系编码到一个较低维的语义空间中，模型稠密知识图的效果非常好。但是，对于稀疏知识图，现有的KRL方法却很难获得良好的效果。这是因为稀疏知识图中的实体和关系大多具有很低的频率，难以学习到有意义的知识表示。
然而，现有的KRL方法都是针对单个知识图独立学习的，无法充分利用多个知识图之间的相关信息。在这篇论文中，作者提出了一个新的跨知识图KRL方法，该方法可以同时学习两个不同知识图中的知识表示。通过将两个知识图中的语义相关实体和关系映射到一个统一的语义空间中，该方法可以学习到稀疏知识图中的更好的知识表示。
该方法的优点在于可以将两个知识图之间的相关信息充分利用，从而学习到更好的知识表示。实验结果表明，该方法可以在知识图_completion和跨知识图实体预测和映射任务中取得显著的效果。
跨知识图学习知识表示的优点包括：
1. 可以学习到稀疏知识图中的更好的知识表示
2. 可以充分利用多个知识图之间的相关信息
3. 可以用于跨知识图或跨语言任务，如本体alignment
跨知识图学习知识表示的挑战包括：
1. 如何将多个知识图中的实体和关系映射到一个统一的语义空间中
2. 如何充分利用多个知识图之间的相关信息
3. 如何解决稀疏知识图中的知识表示问题
跨知识图学习知识表示的应用场景包括：
1. 知识图_completion
2. 跨知识图实体预测和映射
3. 本体alignment
4. 跨语言信息检索
跨知识图学习知识表示是一个有前景的研究方向，有助于解决稀疏知识图中的知识表示问题，并且可以用于多种应用场景。
