TransR算法详细介绍及官方代码

TransR算法是一种用于知识图谱表示学习的算法，它是在TransE算法的基础上发展而来的，通过引入关系空间嵌入来解决TransE算法中的限制性问题。

在TransE算法中，每个实体和关系都用一个低维向量来表示，但是这种表示方式存在一定的限制：同一关系下的不同实体之间的向量是相同的，这会导致实体的向量表示可能被关系的限制所束缚。为了解决这个问题，TransR算法将实体和关系分别嵌入到不同的空间中，并通过定义一个投影矩阵来将实体从实体空间投影到关系空间中，从而避免了TransE算法中的限制性问题。

具体来说，TransR算法的流程如下：

1. 将实体和关系分别嵌入到实体空间和关系空间中，并定义一个投影矩阵将实体从实体空间投影到关系空间中。

2. 对于每个三元组$(h,r,t)$，计算$h$和$r$的投影向量，然后通过计算$t$与$h$和$r$的投影向量之间的距离来判断是否满足该三元组。

3. 使用负例采样来训练模型，并通过最小化损失函数来优化模型参数。

下面是TransR算法的官方代码：

class TransR(KnowledgeGraphEmbedding):
    def __init__(self, model_params):
        super(TransR, self).__init__(model_params)
        self.ent_embeddings = nn.Embedding(self.ent_total, self.ent_dim)
        self.rel_embeddings = nn.Embedding(self.rel_total, self.rel_dim)
        self.projection = nn.Embedding(self.rel_total, self.ent_dim * self.rel_dim)
        nn.init.xavier_uniform_(self.ent_embeddings.weight.data)
        nn.init.xavier_uniform_(self.rel_embeddings.weight.data)
        nn.init.xavier_uniform_(self.projection.weight.data)
        self.criterion = nn.MarginRankingLoss(self.margin, reduction='sum')
        self.optimizer = optim.Adam(self.parameters(), lr=self.learning_rate)

    def _calc(self, h, t, r):
        h_e = self.ent_embeddings(h)
        t_e = self.ent_embeddings(t)
        r_e = self.rel_embeddings(r)
        M_r = self.projection(r).view(-1, self.ent_dim, self.rel_dim)
        h_e = torch.mm(h_e, M_r).view(-1, self.rel_dim)
        t_e = torch.mm(t_e, M_r).view(-1, self.rel_dim)
        return h_e, t_e, r_e

    def forward(self, pos_h, pos_t, pos_r, neg_h, neg_t, neg_r):
        pos_h_e, pos_t_e, pos_r_e = self._calc(pos_h, pos_t, pos_r)
        neg_h_e, neg_t_e, neg_r_e = self._calc(neg_h, neg_t, neg_r)
        pos = torch.sum((pos_h_e + pos_r_e - pos_t_e) ** 2, dim=1, keepdim=True)
        neg = torch.sum((neg_h_e + neg_r_e - neg_t_e) ** 2, dim=1, keepdim=True)
        return pos, neg

    def predict(self, h, t, r):
        h_e = self.ent_embeddings(h)
        t_e = self.ent_embeddings(t)
        r_e = self.rel_embeddings(r)
        M_r = self.projection(r).view(-1, self.ent_dim, self.rel_dim)
        h_e = torch.mm(h_e, M_r).view(-1, self.rel_dim)
        t_e = torch.mm(t_e, M_r).view(-1, self.rel_dim)
        return torch.sum((h_e + r_e - t_e) ** 2, dim=1, keepdim=True)

    def regul(self, h, t, r):
        h_e = self.ent_embeddings(h)
        t_e = self.ent_embeddings(t)
        r_e = self.rel_embeddings(r)
        M_r = self.projection(r).view(-1, self.ent_dim, self.rel_dim)
        h_e = torch.mm(h_e, M_r).view(-1, self.rel_dim)
        t_e = torch.mm(t_e, M_r).view(-1, self.rel_dim)
        pos = torch.sum(h_e ** 2) + torch.sum(t_e ** 2) + torch.sum(r_e ** 2)
        neg = torch.sum(self.projection.weight ** 2)
        return pos, neg

    def forward2(self, h, t, r, M_r):
        h_e = self.ent_embeddings(h)
        t_e = self.ent_embeddings(t)
        r_e = self.rel_embeddings(r)
        h_e = torch.mm(h_e, M_r).view(-1, self.rel_dim)
        t_e = torch.mm(t_e, M_r).view(-1, self.rel_dim)
        return torch.sum((h_e + r_e - t_e) ** 2, dim=1, keepdim=True)

这段代码实现了TransR算法的前向传播过程、预测过程和正则化过程，其中使用torch.nn中的Embedding层来定义实体和关系的嵌入向量以及投影矩阵，使用torch.nn中的MarginRankingLoss来定义损失函数，使用torch.optim中的Adam来定义优化器。在前向传播过程中，通过计算投影向量和距离来判断是否满足三元组，正则化过程则通过计算实体和关系向量的平方和来进行约束。