본 논문은 지식 그래프 상의 다단계 추론을 위한 기하학적 임베딩 방법인 GeometrE를 제안합니다. 기존 기하학적 임베딩 방법들은 엔티티는 기하학적 영역으로 매핑하지만, 논리 연산은 신경망 구성 요소를 이용하여 학습하는 반면, GeometrE는 논리 연산을 기하학적 변환으로 매핑하여 완전한 기하학적 해석성을 제공합니다. 특히, 전이적 손실 함수를 도입하여 $\forall a,b,c: r(a,b) \land r(b,c) \to r(a,c)$ 와 같은 논리 규칙을 보존합니다. 실험 결과, GeometrE는 기존 최첨단 방법들을 능가하는 성능을 보입니다.
