Trans系列中的hits@10、Mean rank

博客介绍了知识图谱的两个评估指标。对于Mean rank,将测试三元组中tail entity用知识图谱实体替换,通过函数计算分数并升序排列,取正确答案排名的平均值。对于hits@10,同样排列后,统计正确答案排在前十的个数占总个数的比例。

1、Mean rank

首先 对于每个 testing triple,以预测tail entity为例,我们将(h,r,t)中的t用知识图谱中的每个实体来代替,然后通过fr(h,t)函数来计算分数,这样我们可以得到一系列的分数,之后按照 升序将这些分数排列。

f函数值是越小越好,那么在上个排列中,排的越前越好。

现在重点来了,我们去看每个 testing triple中正确答案也就是真实的t到底能在上述序列中排多少位,比如说t1排100,t2排200,t3排60.......,之后对这些排名求平均,Mean rank就得到了。

 

2、hits@10

还是按照上述进行f函数值排列,然后去看每个testing triple正确答案是否排在序列的前十,如果在的话就计数+1,最终  排在前十的个数/总个数   就是Hit@10

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