TransC算法对于每个关系,都可以学习一个关系嵌入向量,将其与实体嵌入向量一起用于计算三元组的得分,具体用代码表示
时间: 2023-06-16 09:02:31 浏览: 36
以下是使用TransC算法计算三元组得分的代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class TransC(nn.Module):
def __init__(self, num_entities, num_relations, embedding_dim):
super(TransC, self).__init__()
self.entity_embeddings = nn.Embedding(num_entities, embedding_dim)
self.relation_embeddings = nn.Embedding(num_relations, embedding_dim)
self.relation_projections = nn.Embedding(num_relations, embedding_dim * embedding_dim)
def forward(self, head, tail, relation):
# 获取头实体、尾实体和关系的嵌入向量
head_embedding = self.entity_embeddings(head)
tail_embedding = self.entity_embeddings(tail)
relation_embedding = self.relation_embeddings(relation)
relation_projection = self.relation_projections(relation).view(-1, embedding_dim, embedding_dim)
# 计算头实体和尾实体的投影向量
head_projection = torch.matmul(head_embedding, relation_projection)
tail_projection = torch.matmul(tail_embedding, relation_projection)
# 计算得分
score = torch.norm(head_projection + relation_embedding - tail_projection, p=2, dim=1)
return score
```
在上面的代码中,我们定义了一个名为TransC的类,该类包含了头实体、尾实体和关系的嵌入向量,以及每个关系的嵌入向量的投影。然后,我们按照TransC算法的公式计算头实体和尾实体的投影向量,并计算三元组得分。最后,我们返回得分值。
在使用这个模型进行三元组预测时,我们可以将三元组的头实体、尾实体和关系作为输入,调用forward方法,得到三元组得分。