知识图（KG）通常不完整，我们经常希望推断出现有的新事实。这可以被认为是二进制分类问题;我们的目标是预测新事实是真或假的。不幸的是，我们通常只有积极的例子（已知事实），但我们也需要负面的例子来训练分类器。要解决此问题，通常使用负面采样策略生成否定示例。但是，这可以产生可能降低性能的假否定，是计算昂贵的，并且不会产生校准的分类概率。在本文中，我们提出了一种培训程序，通过向损失函数添加新的正则化术语来消除对负面采样的需要。我们的两个关系嵌入模型（DISTMULT和简单）的结果显示了我们的提案的优点。
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