将TransC算法的margin loss改为对比损失的步骤

将TransC算法的margin loss改为对比损失的步骤如下：

1. 首先，将TransC算法原来的margin loss公式替换为对比损失公式。对比损失公式如下：$L_{con}(x_i, x_j) = \frac{1}{2}y_{i,j}\left\|f(x_i)-f(x_j)\right\|^2 + \frac{1}{2}(1-y_{i,j})\max(m-\left\|f(x_i)-f(x_j)\right\|,0)^2$，其中，$x_i$和$x_j$是两个不同的样本，$y_{i,j}$表示这两个样本是否属于同一类，$m$是margin，$f(x_i)$表示将样本$x_i$映射到的特征向量。

2. 接下来，将TransC算法中原来的三元组$(h,r,t)$转化为两个样本$(x_i,x_j)$，其中$x_i$表示头实体$h$的词向量，$x_j$表示尾实体$t$的词向量。

3. 对于每个训练三元组，我们可以构建两个样本对$(x_i,x_j)$和$(x_i,x_k)$，其中$x_k$是与头实体$h$不同的另一个实体的词向量，且$h$和$t$属于不同的类别。这样，我们就可以将原来的margin loss转化为对比损失。

4. 最后，我们可以使用随机梯度下降等优化算法来最小化对比损失，从而得到最终的TransC模型。

需要注意的是，在将TransC算法的margin loss改为对比损失时，我们需要重新选择合适的margin值，并根据具体数据集的情况对损失函数进行调整。