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1 目標(biāo)

學(xué)習(xí)三元組的向量表達(dá)

2 算法

大致思路:

• 初始化+歸一化
• 遍歷數(shù)據(jù)
  • 構(gòu)造錯(cuò)誤樣本
  • 訓(xùn)練計(jì)算loss函數(shù)
• 根據(jù)loss優(yōu)化三元組的向量表達(dá)

3 優(yōu)化方法

這個(gè)是loss函數(shù)的計(jì)算方法和負(fù)樣本的挑選方法

• loss函數(shù)(優(yōu)化目標(biāo)):正確的三元組比假造的三元組頭向量+關(guān)系向量-尾向量的差小，優(yōu)化正確三元組的$ d(h+l,t) $減去假的三元組的$ d(h^{’}+l,t{’}) $
• 假的三元組的生成是隨機(jī)替換正確的三元組的頭或者尾部,不同時(shí)替換。
• 學(xué)習(xí)的目標(biāo)是向量表達(dá)，所以迭代一次，計(jì)算loss，loss是代表正確樣本和錯(cuò)誤樣本的距離差，這個(gè)值是個(gè)負(fù)數(shù)，越小代表約好，所以根據(jù)loss優(yōu)化三元組的向量表達(dá)。

4 實(shí)驗(yàn)

將上述embedding做鏈接預(yù)測(cè)

疑問(wèn)：測(cè)試數(shù)據(jù)如何構(gòu)成，測(cè)試數(shù)據(jù)從哪里來(lái)？
https://github.com/thunlp/OpenKE

這里面說(shuō)到去掉了訓(xùn)練集中出現(xiàn)的可能測(cè)試集會(huì)出現(xiàn)的三元組，所以說(shuō)測(cè)試集就是另外一部分三元組的數(shù)據(jù)，從訓(xùn)練集中剝離出來(lái)了，然后拿訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)做訓(xùn)練，測(cè)試集直接拿score做排序，然后計(jì)算@hist10得到評(píng)分，所以鏈接預(yù)測(cè)就是學(xué)了個(gè)embedding，然后直接就排序了，如何體現(xiàn)是預(yù)測(cè)不存在的關(guān)系呢？難道把top5的都當(dāng)作正確的關(guān)系？？？

總結(jié)

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