要設計更複雜的正常化流（Normalizing Flows），以進一步提高知識圖譜嵌入（KGE）的表達能力，可以考慮以下幾個方向：
使用更高階的可逆函數：目前的正常化流主要使用線性或分段線性函數。可以探索使用更高階的可逆函數，例如分段二次函數或三次樣條（cubic splines），這些函數能夠捕捉更複雜的數據分佈特徵，從而提高模型的表達能力。
引入深度學習技術：利用深度神經網絡來構建可逆映射，這樣可以學習到更複雜的數據結構。特別是，使用可逆神經網絡（Invertible Neural Networks）可以在保持可逆性的同時，增強模型的非線性表達能力。
多層正常化流：通過堆疊多層正常化流，可以逐步轉換簡單的概率分佈為更複雜的分佈。這種層次結構可以使模型在不同層次上學習到不同的特徵，從而提高整體的表達能力。
自適應流：設計自適應的正常化流，根據數據的特性動態調整流的結構和參數，這樣可以更好地適應不同類型的數據分佈。
結合其他生成模型：將正常化流與其他生成模型（如變分自編碼器或生成對抗網絡）結合，利用這些模型的優勢來增強正常化流的表達能力。
這些方法不僅能提高KGE的表達能力，還能使模型在處理不確定性和複雜邏輯關係時更加靈活。