是的，現有的KGE模型可以與正常化流嵌入（NFE）結合，以獲得更好的性能。具體來說，這種結合可以通過以下幾種方式實現：
模型融合：將NFE的框架與現有的KGE模型（如TransE、DistMult等）進行融合，利用NFE引入的不確定性來增強這些模型的表達能力。例如，可以將TransE的嵌入表示作為NFE的一部分，從而使得模型在學習邏輯規則的同時，考慮到不確定性。
參數共享：在NFE中使用現有KGE模型的參數作為初始值，這樣可以加速模型的收斂並提高性能。通過共享參數，模型可以在學習過程中保留現有模型的優勢。
多任務學習：將NFE與其他KGE模型結合，進行多任務學習，這樣可以同時學習多種關係和邏輯規則，從而提高模型的泛化能力。
增強學習：利用NFE的結構來設計增強學習算法，通過不斷的試錯來優化KGE模型的性能，這樣可以使模型在面對複雜的知識圖譜時更加靈活。
這些結合方式不僅能提高模型的性能，還能使其在處理複雜的邏輯關係和不確定性時更加有效。