“知识图谱的表示学习旨在通过将实体和关系映射到低维向量空间中来学习知识图谱数据之间的复杂语义关联,为信息检索、智能问答、知识推理等研究提供了支撑。目前知识图谱的表示学习研究主要集中在英、汉等语言,公开高质量数据集(如FB15k-237,WN18RR)对其研究起到非常重要的作用。但是,对于低资源语言(如藏语),由于缺少公开的知识图谱数据集,相关研究任务还处于起步阶段。基于此,本文提出一个公开的藏语知识图谱数据集TiKG-30K,包含了146679个三元组,30986个实体和641种关系,可应用于知识图谱的表示学习及下游任务。针对现有藏语知识图谱数据量少、数据稀疏的问题,本文利用藏文三元组中实体的同指关系,借助其他语言丰富的知识库和非文本介质对知识库进行扩充,通过跨语言近义词检索、合并同义实体和关系、修正错误三元组等技术对知识图谱进行多层优化,最终构建了藏语知识图谱数据集TiKG-30K。最后,本文采用多种经典表示学习模型在TiKG-30K进行了实验,并与英文数据集FB15k-237、WN18RR以及藏文数据集TD50K进行了对比,结果表明,TiKG-30K可以与FB15k-237、WN18RR数据集相媲美。本文将TiKG-30K数据集公开,http://tikg-30k.cmli-nlp.com”