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知识图表示学习中的负采样：综述
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
知识图谱表示学习（KGRL）和知识图谱嵌入（KGE）在人工智能应用中起重要作用。本文综述了负采样方法对KGRL的贡献，并分类了不同的负采样方法。同时提出了未来研究的潜在方向。
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关键要点
- 知识图谱表示学习（KGRL）和知识图谱嵌入（KGE）在人工智能应用中至关重要。
- 本文综述了负采样方法对KGRL成功的贡献。
- 现有的负采样方法被分类为五个不同的类别，并指出各自的优缺点。
- 提出了一些开放性研究问题，为未来的研究提供潜在方向。
- 综述提供了基础负采样概念的概括和对齐，为设计有效的负采样方法提供了洞察。
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