大模型知识图嵌入是指利用深度学习模型将知识描绘的实体和关系表示为低维连续的支撑空间的技术。知识图嵌入的目的是以知识描绘的实体和关系表示为连续的支撑空间，便于连续的支撑在提供空间中计算实体之间的相似性、关系的强度以及进行其他关于知识图的推理任务。
大模型知识图嵌入的应用
大模型知识图嵌入在多个领域有着广泛的应用，包括推荐系统、自然语言处理、一些信息检索、图谱分析等。以下是大模型知识图嵌入的主要应用：
1.推荐系统
知识图嵌入被用于构建更加智能和精准的推荐系统。它可以帮助系统更好地理解用户和物品之间的关系，从而提高推荐的准确性。例如，通过将用户、物品和行为交互嵌入到空间中，系统可以更好地吸引用户的兴趣和物品的特征，从而实现个性化推荐。
2.自然语言处理
在自然语言处理任务中，知识图嵌入可以用于丰富语言模型的语义理解能力。通过将实体和嵌入关系到支持空间中，模型可以更好地理解文本中的实体和它们之间的关系，从而提升实体识别、关系抽取、问答系统等任务的效果。
3.信息检索
知识图嵌入也被广泛评估信息搜索领域。它可以帮助系统更好地理解查询和文档之间的语义关联，从而提高搜索结果的相关性。通过将查询、文档和知识图像的实体嵌入到支持空间中，系统可以更好地简化它们之间的语义相似度，从而提高信息检索的效果。
4.图谱分析
在知识图谱分析方面，知识图嵌入可以帮助系统进行知识推理和分析。它可以帮助系统发现隐藏图谱中的模式、规则和规律，识别实体之间的复杂关系，并支持此类路径推理、实体分类、链接预测等任务，从而提升知识图谱的质量和可用性。
5.其他领域
除领域外，知识图嵌入还被评价为诸如语义匹配、知识图谱补全、关系抽取、命名实体识别等任务。它在医疗、金融、电商等行业中也有着广泛的应用，帮助企业和组织更好地利用海量知识图谱数据，提升决策能力、优化流程和改善用户体验。
知识图嵌入原理
1.知识图表示
三元组可以表示为((h,r,t))，其中(h)为头实体，(r)为关系，(t)为尾实体。例如，((Tom Hanks,acted_in,Forrest Gump))表示汤姆·汉克斯参与了《阿甘正传》。
2.负采样
在训练知识图嵌入模型时，通常需要用到负采样。负采样是为了将正例（真实三元组）和负例（涉三元组）进行对比，以便模型能够学习正确的地区将它们分开。
3.TransE模型
TransE是一种常用的知识图嵌入模型，其基本思想相当于实体和关系都映射到支持空间中。对于每个三元组((h,r,t))，TransE通过以下最小化公式进行训练：
[\sum_{(h,r,t)\in S}\sum_{(h',r,t>对于每个三元组((h,r,t))
TransE通过最小化以下公式进行训练：
[\sum_{(h,r,t)\in S}\sum_{(h',r,t')\in S'}[\gamma+d(h+r,t')-d(h,t)]_+]
其中，(S)是正例三元组集合，(S')是由(S)生成的负例三元组集合，(d)表示距离函数，通常使用(L1)范数或(L2)范数，[x]_+]表示取正数部分，(\gamma)是一个边界参数。
TransE假设三元组中的头实体与关系的组合求解加上关系求解近似等效尾实体的求解（即(h+r\approx t)）。通过优化上述损失函数，模型学习将和实体关系映射到提供空间中的方式，以便最大限度地满足这一设想。
示例
以一个简单的知识图为例，包含实体“汤姆·汉克斯”、“acted_in”和关系实体“阿甘正传”。我们假设实体和映射到二维服务空间。
1.初始化指示：假设"Tom Hanks"的支撑表示为([0.2,0.5])，"Forrest Gump"的支撑表示为([0.4,0.3])，"acted_in"的支撑表示为([0.1,0.6])。
2.计算损失：对于正例((Tom Hanks,acted_in,Forrest Gump))，我们计算(h+r)和(t)的距离。如果距离大于边界参数(\gamma)，则计算损失。
3.更新预警：根据损失，我们更新("Tom Hanks")、("Forrest Gump")和("acted_in")的预警，使它们更好地满足(h+r\approx t)的条件。
4.迭代训练：重复上述步骤，直到模型收敛。
通过这样的训练过程，模型学习到了如何将实体和关系映射到一个低维的存储空间，便于在存储空间中进行知识图的推理和分析。
