使用 TransH 方法计算实体和关系对应的向量之间乘积python代码

TransH方法是一种知识图谱嵌入的方法，可以将实体和关系表示为低维向量。在TransH中，每个关系都有一个对应的关系向量，每个实体也有一个对应的实体向量。这些向量可以用来计算实体和关系之间的相似度。

下面是使用TransH方法计算实体和关系对应的向量之间乘积的Python代码：

import numpy as np

def TransH(entity_vec, relation_vec, normal_vec):
    # entity_vec: 实体向量
    # relation_vec: 关系向量
    # normal_vec: 关系所在超平面的法向量

    # TransH中的向量投影
    projected_entity_vec = entity_vec - np.dot(entity_vec, normal_vec) * normal_vec
    projected_relation_vec = relation_vec - np.dot(relation_vec, normal_vec) * normal_vec

    # 计算向量之间的乘积
    score = np.dot(projected_entity_vec + projected_relation_vec, normal_vec)

    return score

在这个函数中，我们首先进行向量投影，然后计算向量之间的乘积。向量投影是通过减去向量在法向量上的投影来实现的。最后，我们将投影后的实体向量和关系向量相加，并将其与法向量相乘，得到最终的向量乘积。