基于翻译的模型-TransE,TransH,TransR,TransD

知识图谱——TransE模型原理 知识图谱——TransE模型原理 1 TransE模型介绍 1.1 TransE模型引入 在我们之前的文章中,提到了知识图谱补全任务的前提任务是知识表示学习,在知识表示学习中,最为经典的模型就是TransE模型,TransE模型的核心作用就是将知识图谱中的三元组翻译成embedding向量。 1.2 TransE模型思想 为了后面便于表示,我们先设定一些符号 h 表示知识图谱中的头实体的向量。 ... 阅读详情

基于翻译的模型

TransE模型

  • TransE认为在知识库中,三元组<h,r,t>可以看成头实体h到尾实体t利用关系r所进行的翻译。

  • 比如,<柏拉图,老师,苏格拉底>头实体“柏拉图”的向量加上关系“老师”的向量,应该尽可能和尾实体“苏格拉底”的向量接近,也就是h+r≈t

fr(h,t)=∣∣h+r−t∣∣l1/l2L=∑(h,r,t)∈S∑(h′,r′,t′)∈S′[γ+fγ(h,t)−fr(h′,t′)]+ f_r(\textbf h,\textbf t)=||\textbf h + \textbf r -\textbf t||_{l_1/l_2}\\ L=\sum_{(h,r,t) \in S}\sum_{(h^{'},r^{'},t^{'})\in S^{'}}[\gamma + f_\gamma( \textbf h, \textbf t) - f_r(\textbf h^{'}, \textbf t^{'})]_+ fr​(h,t)=∣∣h+r−t∣∣l1​/l2​​L=(h,r,t)∈S∑​(h′,r′,t′)∈S′∑​[γ+fγ​(h,t)−fr​(h′

​知识图谱:基于嵌入的模型(TransE 、TransH、TransR和TransD) 论文提出了一种新的学习知识图谱在低维向量空间的嵌入(embedding)的方法——TransH,在克服了TransE的种种局限性(自反映射/一对多/多对一/多对多)的同时,继承了TransE的高效性。经过广泛的实验后,实验表明TransH的效果相较TransE有了很可观的提升,同时论文提出的减少错误负采样标签的Trick也被证明是有效的。但同时本论文同样存在自己的局限性,虽然TransH模型克服了TransE的部分局限性, 阅读详情

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