TransC算法模型的具体超参数

TransC算法模型的具体超参数包括：

1. 实体嵌入维度（entity_embedding_dim）：控制实体的嵌入向量的维度大小。

2. 关系嵌入维度（relation_embedding_dim）：控制关系的嵌入向量的维度大小。

3. 嵌入正则化（embedding_regularization）：对嵌入向量进行正则化，防止过拟合。

4. 学习率（learning_rate）：控制训练过程中参数更新的速率，较大的学习率可以加快训练速度，但容易导致模型不稳定。

5. 批量大小（batch_size）：每次训练使用的样本数量。

6. 负采样比例（negative_sampling_ratio）：用于训练负样本的比例，即每个正样本对应的负样本的数量。

7. 优化器（optimizer）：控制参数更新的优化算法，例如Adam、SGD等。

8. 训练周期数（num_epochs）：控制训练的周期数，即对所有训练数据的遍历次数。

9. 错误补偿（error_margin）：用于控制模型的错误容忍度，即在预测时允许的误差范围。

这些超参数的具体取值需要根据具体的任务和数据集进行调整。