概述：

  以前的一些知识图谱嵌入方法由于其浅层的网络结构，不能解决复杂的多关系知识图谱。因此文中针对此种现象，提出了TCKGE——针对于学习多关系知识图谱中复杂的语义信息。TCKGE能够有效的捕获知识图谱中丰富的语义信息，其利用了Transformer来建立深度的等级结构去动态的学习实体和关系的embedding，同时，为了保证获得健壮的embedding，作者也加入了对比学习策略，通过探索几种不同的数据增强策略的有效性来促进优化。

具体方法：

 一句话总结就是在分等级transformer的基础上加入了对比学习。

TCKGE由四部分组成：

1，底部的Shared Entity Encoder：提供了实体-关系对的embedding。其输入的数据类型是三元组，包含了三个embedding部分：一个特殊的token[CLS]，原实体embedding，和在一个三元组内相应的关系embedding。将输入的三部分看做一个序列，为了辨别三者在序列中的位置，加入了position embedding。

2，一个数据augmentation模型：产生不同的视图。其输入是源实体embedding的一跳关系图

 

3，顶部的shared context encoder：聚合来自实体邻居的信息,与实体编码器类似，context编码器输入包含三部分——一个特殊的token[GCLS]，原实体-关系对表达和领居实体-关系对表达

 

 目标实体的得分如下计算公式：

 之后再使用softmax进行归一化：

 

 作者也引入了MEM策略来平衡在contextualization 过程中源实体和图context信息的利用

 

最后使用average pooling来存储图context信息

4，一个对比损失层：它最大化了一个图表示和从同一个图扩充的相应版本之间的一致性，同时保持它与同一批中的其他图表示之间的距离。

在每个训练步骤中，首先从G中随机抽样N个三元组，然后统一抽样原实体的邻居去构建N个子图作为一个batch，当augmentation后就有2N个子图。负对没有明确的采样，而是从同一批中的其他2（N-1）个子图中生成。最后其损失函数表达如下：

 

 将上述三种损失函数相加，即是最终TCKGN的损失函数：