TransE算法原理与案例
文章目录
- TransE
-
- 知识图谱基础
- 知识表示
- 算法描述
- 代码分析
- 数据
TransE
知识图谱基础
三元组(h,r,t)
知识表示
即将实体和关系向量化,embedding
算法描述
思想:一个正确的三元组的embedding会满足:h+r=t
定义距离d表示向量之间的距离,一般取L1或者L2,期望正确的三元组的距离越小越好,而错误的三元组的距离越大越好。为此给出目标函数为:
梯度求解:
代码分析
- 定义类:
参数:
目标函数的常数——margin 学习率——learningRate 向量维度——dim 实体列表——entityList(读取文本文件,实体+id) 关系列表——relationList(读取文本文件,关系 + id) 三元关系列表——tripleList(读取文本文件,实体 + 实体 + 关系) 损失值——loss
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