发表于ACL2018
简单加入约束条件提高KGE的效果。本文加入两个条件：非负约束和近似推理约束
非负约束：
记录信息时，仅记录正向信息更高效，“猫是哺乳动物”比“猫不是爬行动物”更高效。表现为实体嵌入表示非负。
近似推理约束：
r1 => r2, 表现为score(e1,r1,e2)<=score(e1, r2, e2).这是绝对推理，近似推理引入置信度，并放宽边界条件(score1-score2<=a/lambda, lambda为置信度)
加入上述约束，原目标函数不变（除了加入了正则项），通过引入惩罚项将约束写入目标中，进行优化。