语义近似

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对于语义近似 ， 目前的经典方法是“基于张量分解的知识图谱嵌入模型” ， 例如CP、RESCAL、ComplEx等等 ， 此类方法的共同点是三元组为真的概率由内积定义 。 其存在的问题由上（右）图所示 ， 在向量空间中相近语义的实体具有不相近的表示 。

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基于上述缺点 ， 我们提出“面向张量分解的知识图谱嵌入模型的正则项” ， 其思想在于让语义相近的实体表示内积尽可能的大 ， 距离尽可能的小 。 如上（左）图所示 ， 除了希望尾实体的向量尽可能落在黄色的虚线上 ， 也希望尾实体的向量表示尽可能地落在椭圆（红色区域）里 。
如何做到？添加基于对偶距离模型的正则项 ， 用向量差的2范数表示原始内积 。 将“2范数”展开之后 ， 会发现这一表达式也包含了原始内积 ， 以及后面两项2范数的平方 。 最后会得到对偶诱导正则项：由原来的内积+头实体2范数+尾实体2范数 。

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