使用python获取知识图中的三元组信息(作为先验信息),得到三元组损失,结合自编码器的损失构成优化总损失
时间: 2024-03-12 18:47:58 浏览: 47
可以使用Python中的SPARQLWrapper库来获取知识图中的三元组信息,该库可以向SPARQL端点发送SPARQL查询并获取查询结果。
以下是一个简单的示例代码,可以向DBpedia端点发送一个SPARQL查询,获取包含"Barack Obama"的三元组信息:
```python
from SPARQLWrapper import SPARQLWrapper, JSON
sparql = SPARQLWrapper("http://dbpedia.org/sparql")
sparql.setQuery("""
SELECT ?subject ?predicate ?object
WHERE {
?subject ?predicate ?object .
FILTER regex(?subject, "Barack_Obama") .
}
""")
sparql.setReturnFormat(JSON)
results = sparql.query().convert()
for result in results["results"]["bindings"]:
print(result["subject"]["value"], result["predicate"]["value"], result["object"]["value"])
```
获取到三元组信息后,可以计算三元组损失。对于每个三元组$(h,r,t)$,可以使用一个得分函数$f(h,r,t)$来评估该三元组的可信度,得分函数通常采用距离度量或点积相似度等形式。三元组损失可以定义为所有三元组得分的和,即:
$$
L_{triplet} = \sum_{(h,r,t) \in T} max(0, \gamma - f(h,r,t) + f(h',r,t))
$$
其中,$T$表示所有三元组的集合,$\gamma$为一个边界常数,$h'$表示与$h$不同的实体,$f(h,r,t)$表示得分函数。
最后,将三元组损失与自编码器的重构误差结合,可以构成总的优化损失,通过反向传播和优化算法来更新模型参数,从而学习到更好的表征。
阅读全文