是的，正常化流嵌入（NFE）不僅能學習邏輯規則，還能學習其他類型的知識，如階層性和因果性。具體來說，NFE的靈活性和表達能力使其能夠捕捉多種知識結構：
階層性知識：NFE可以通過設計合適的嵌入空間來捕捉階層性結構。例如，通過在嵌入中引入超球面或超平面等幾何結構，可以有效地表示層次關係，從而學習到階層性知識。
因果性知識：NFE的結構可以用來建模因果關係。通過設計合適的可逆函數和相似性度量，NFE可以學習到不同實體之間的因果關係，這對於推理和預測非常重要。
多樣性知識：NFE的引入不確定性使其能夠學習到多樣性知識，這意味著模型可以在面對多種可能的解釋時，進行更靈活的推理。
結構化知識：NFE可以通過學習不同的嵌入結構來捕捉複雜的知識結構，這使得模型能夠在處理複雜的知識圖譜時，保持高效的推理能力。
總之，NFE的設計使其具備了學習多種知識類型的潛力，這為知識圖譜的應用提供了更廣泛的可能性。