主要观点：Knowledge Graph Question Answering（KGQA）系统可构建自然语言查询并从知识图谱中高效检索信息，新进展使理解复杂语义关系和多跳查询取得重大进展，文章探讨嵌入方法和 NLP 架构以提升查询表示和检索准确性。
关键信息：

• KGQA 系统面临准确解释、提取和推理多跳查询中复杂关系数据模式的障碍，常规嵌入技术存在不足。
• 介绍知识图谱嵌入（KGE）的基础技术如 ComplEx 和 DistMult，以及负采样技术如均匀负采样、随机 corrupt 负采样和批量负采样。
• 研究成果包括多种 KG 嵌入方法的基准测试、ComplEx 与随机 corrupt 负采样在编码复杂关系结构上表现最佳等。
• 应用评估显示 ComplEx 用随机 corrupt 负采样在性能指标上表现最好，EmbedKGQA 与 RoBERTa 预测准确率高。
• 潜在应用包括更强大的语义搜索系统、更高效的虚拟助手和领域专家系统。
• 实施 KGQA 系统仍存在动态知识整合、跨域多语言泛化和模型透明度等障碍。
• 未来研究方向包括动态嵌入方法、多模态数据整合、跨语言应用和提升解释性框架。
  重要细节：
• Python 代码示例展示了随机 corrupt 负采样的实现。
• 不同负采样方法的特点和比较。
• 各研究成果在不同方面的表现及对比。
• 潜在应用的具体场景和影响。
• 未来研究方向的具体内容和意义。