sample_pos_triples_for_h
时间: 2023-08-03 11:03:47 浏览: 39
`sample_pos_triples_for_h` 函数的作用是从知识图谱中为给定的头实体 `head` 和关系 `relation` 随机采样 `n_sample_pos_triples` 个正例三元组(positive triples)作为训练数据。其中,正例三元组是指知识图谱中的实体和关系组合,其头实体与给定的头实体相同且关系与给定的关系相同。通过采样正例三元组,模型能够学习到头实体和关系之间的语义关系,从而提高模型的准确率。最后,函数会将采样得到的正例三元组以及它们对应的头实体和关系返回给调用者。
相关问题
sample_neg_triples_for_h
这个函数的作用是从知识图谱中为一个给定的头实体(head)和关系(relation)随机采样一些负例三元组(negative triples)作为训练数据。其中,负例三元组表示从知识图谱中随机采样的与给定头实体和关系不一致的三元组,即将原始三元组中的头实体替换成其他实体或将关系替换成其他关系。通过采样负例三元组,模型能够学习到如何区分正确的三元组和错误的三元组,从而提高模型的准确率。
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。
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