本文介绍了一种名为KGA的知识图谱增强方法，利用Embedding方法预测实体和数字，同时考虑实体关系和文本信息。通过分箱技术将数量和年份值离散化，并融合到嵌入模型中，使得KGA能够预测静态和动态实体，并取得了比之前的基线表现更好的效果。