pos_score = self(head_index, rel_type, tail_index) neg_score = self(*self.random_sample(head_index, rel_type, tail_index))

这段代码是知识图谱嵌入模型中常见的负采样方法，其中self(head_index, rel_type, tail_index)表示模型预测的头实体和尾实体之间的得分，self.random_sample(head_index, rel_type, tail_index)表示从负样本中随机采样得到的头实体或尾实体，*表示解包tuple。负采样的目的是为了训练模型时能够区分正样本和负样本，常见的负采样方法有随机负采样、基于分布的负采样、基于注意力机制的负采样等。在这段代码中，负样本的得分通过self函数计算得到，然后用于计算模型的loss。具体的loss计算方式取决于具体的模型架构和目标函数，一般来说，会将正样本的得分和负样本的得分带入到loss函数中进行计算，常见的loss函数有Margin-based loss、Cross-entropy loss等。

相关问题

def append(self, data): new_node = Node(data) if not self.head: self.head = new_node self.tail = new_node else: new_node.prev = self.tail self.tail.next = new_node self.tail = new_node self.tail.next = self.head self.head.prev = self.tail一句一句解释这段代码

这段代码实现了在循环双向列表的尾部添加新节点的功能，下面是每一句代码的解释：

def append(self, data):
    # 创建一个新的节点
    new_node = Node(data)
    # 如果链表为空，则将新节点设置为头节点和尾节点
    if not self.head:
        self.head = new_node
        self.tail = new_node
    # 如果链表不为空，则将新节点添加到尾部
    else:
        # 将新节点的前驱指针指向原来的尾节点
        new_node.prev = self.tail
        # 将原来的尾节点的后继指针指向新节点
        self.tail.next = new_node
        # 将新节点设置为新的尾节点
        self.tail = new_node
    # 将尾节点的后继指针指向头节点，将头节点的前驱指针指向尾节点，以实现双向循环
    self.tail.next = self.head
    self.head.prev = self.tail

首先，在 `append` 方法内部，我们创建了一个新的节点 `new_node`，它包含要添加到列表中的数据。然后，在 `if not self.head` 的条件下，我们检查链表是否为空。如果是空的，那么将新节点设置为头节点和尾节点，因为在空链表中添加第一个节点时，它同时也是头节点和尾节点。

如果链表不为空，则我们将新节点添加到尾部。首先，我们将新节点的前驱指针指向原来的尾节点 `self.tail`，以便新节点可以链接到前一个节点。然后，我们将原来的尾节点的后继指针指向新节点 `new_node`，以便原来的尾节点可以链接到新节点。最后，我们将新节点设置为新的尾节点 `self.tail`。

最后，我们需要将尾节点的后继指针指向头节点 `self.head`，将头节点的前驱指针指向尾节点 `self.tail`，以实现双向循环。这样，在遍历列表时，我们可以通过尾节点的后继指针回到头节点，也可以通过头节点的前驱指针回到尾节点。

def generate_kg_batch(self, kg_dict, batch_size, highest_neg_idx): exist_heads = kg_dict.keys() # 头实体 if batch_size <= len(exist_heads): batch_head = random.sample(exist_heads, batch_size) # 从exist_heads中挑batch_size个样本 else: batch_head = [random.choice(exist_heads) for _ in range(batch_size)] batch_relation, batch_pos_tail, batch_neg_tail = [], [], [] for h in batch_head: relation, pos_tail = self.sample_pos_triples_for_h(kg_dict, h, 1) # 给每个三元组都只找一个关系和正尾实体 batch_relation += relation batch_pos_tail += pos_tail neg_tail = self.sample_neg_triples_for_h(kg_dict, h, relation[0], 1, highest_neg_idx) batch_neg_tail += neg_tail batch_head = torch.LongTensor(batch_head) batch_relation = torch.LongTensor(batch_relation) batch_pos_tail = torch.LongTensor(batch_pos_tail) batch_neg_tail = torch.LongTensor(batch_neg_tail) return batch_head, batch_relation, batch_pos_tail, batch_neg_tail

这段代码是用于生成知识图谱（KG）训练的batch数据的，可以看出其使用了随机采样的方式来选取batch中的头实体，然后针对每个头实体，从KG中随机选择一个正例三元组（即包含该头实体的三元组），并从KG中选择一个负例三元组（即不包含该头实体的三元组），最终返回四个Tensor类型的数据，分别是batch中的头实体、关系、正例尾实体和负例尾实体。