知识图谱表示学习中的不确定性

英文标题：Uncertainty in Representation Learning on Knowledge Graphs

该论文以 arXiv:2610.06974v1 的形式发布，属于新投稿。论文关注知识图谱嵌入（KGE）方法中的不确定性问题：这类方法将实体和谓词表示为连续向量，以推断缺失知识。尽管 KGE 在基准测试中表现良好，其预测通常缺乏具有原则性的可靠性保证，从而限制了在高可信应用中的使用。原文提供的摘要内容不完整，未披露具体方法、实验数据或结论细节。

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