面些毛子种枝大” 3知识表示学习 XIDIAN UNIVERSITY ◆基于图神经网络的知识表示学习：R-GCN Input R-GCN Node R-GCN DistMult Edge loss encoder encoder decoder (a)Entity classification (b)Link prediction ◆链路预测：链路预测要预测新的事实，也就是三元组的存在。 ◆选用DistMult作为评分函数。在DistMult中，每个关系r对应于一个对角矩阵 Rr∈Rdxd,三元组的(s,r,o)的得分是： f(s,r;o)=esRreo 据此可以定义交叉熵损失函数，对网络进行训练。 20 3 知识表示学习 20 基于图神经网络的知识表示学习：R-GCN  链路预测：链路预测要预测新的事实，也就是三元组的存在。  选用DistMult作为评分函数。在DistMult中，每个关系r对应于一个对角矩阵 𝑅𝑟 ∈ 𝑅 𝑑×𝑑，三元组的(s,r,o)的得分是： 据此可以定义交叉熵损失函数，对网络进行训练