摘要：对于构建知识图谱并加以应用来讲,图的分布式表示尤为关键,本文经过对比目前广泛应用的图示学习模型,对现有模型存在的不合理问题进行分析,并提出基于符号语义映射的神经网络模型,应用于学习图分布式表示。发现该模型能够以知识图谱内存在的实体类关系数据为依据,运用循环神经网络完成对符号组合的语义编码,并最终向目标符号完成映射。

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