使用Python对RotatE进行修改，只需要三元组损失的部分，不需要实体关系向量表示，并给出代码示例

好的，以下是使用Python对RotatE进行修改，只保留三元组损失的部分，不需要实体关系向量表示的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np

class RotatELoss(nn.Module):
    def __init__(self, gamma=12.0, batch_size=128, margin=1.0):
        super(RotatELoss, self).__init__()
        self.gamma = gamma
        self.batch_size = batch_size
        self.margin = margin

    def forward(self, pos_scores, neg_scores):
        pos_scores = torch.sum(pos_scores, dim=1)
        neg_scores = torch.sum(neg_scores, dim=1)
        pos_loss = -torch.mean(torch.log(torch.sigmoid(pos_scores * self.gamma)))
        neg_loss = -torch.mean(torch.log(torch.sigmoid(-neg_scores * self.gamma)))
        return pos_loss + neg_loss

在这里，我们定义了一个新的损失函数RotatELoss，只保留了负例损失的计算部分，而边界损失和实体关系向量的计算部分被删除了。具体来说，我们将正例和负例的得分分别求和，并根据RotatE原始论文中的公式计算损失值。其中，gamma参数用于控制损失的权重，batch_size参数用于控制每个批次的大小，margin参数用于设置损失的边界值。需要注意的是，这里的代码仅供参考，具体实现可能需要根据实际情况进行修改。

最后，我们可以将这个新的损失函数应用到训练过程中，例如：

model = RotatE(num_entities, num_relations, embedding_dim)
criterion = RotatELoss(gamma=12.0, batch_size=128, margin=1.0)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(num_epochs):
    for batch in data_loader:
        pos_triples, neg_triples = batch
        pos_scores = model(pos_triples)
        neg_scores = model(neg_triples)
        loss = criterion(pos_scores, neg_scores)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

在这里，我们使用RotatE模型进行训练，同时使用新的RotatELoss损失函数进行优化。每个批次中包含正例和负例三元组，分别计算其得分，并计算损失值。最后根据反向传播算法，更新模型参数以最小化损失值。