三元组的可信度

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“Link Prediction Modeling (LPM)”任务的目标是评估给定三元组的可信度。这里的“可信度”（credibility）可以理解为判断一个三元组（实体、关系、目标实体）是否合理和真实的可能性。通过这种评估，模型能够识别和验证知识图谱中的正确关系，并提升多模态表示的准确性。这种方法与知识图谱嵌入方法（如 TransE）类似，通过最小化错误三元组的得分来区分真实与虚假三元组​。

以下是一个关于 Link Prediction Modeling (LPM) 中“可信度”评估的例子：

假设我们在一个产品知识图谱中有以下三元组：

• <Product A, belongs to category, Electronics>

在 LPM 中，模型会学习这种三元组的表示，并通过评估以下公式的得分来判断三元组的可信度：

• Score = |向量(Product A) + 向量(belongs to category) - 向量(Electronics)|

如果这个得分较低，意味着 <Product A, belongs to category, Electronics> 是一个可信度较高的关系，表示该三元组符合知识图谱中的逻辑，是一个正确的关系。

另一方面，如果我们随机替换一个元素生成一个新的三元组，比如：

• <Product A, belongs to category, Clothing>

此时模型通过计算得分发现这个三元组的可信度较低，即得分较高，因为“电子产品”通常不会归属于“服装”类别。通过这种方式，LPM 能够有效地评估三元组的合理性，并在多模态学习中增强知识图谱的准确性和鲁棒性。