使用Python仿照知识表示学习RotatE的模型构建一个获取三元组信息的损失函数(只需要损失函数，不需要实体关系表示)，以便于与自编码器的重构误差结合，构成总的优化损失

好的，以下是一个使用Python实现的RotatE模型的三元组损失函数：

import torch
import torch.nn.functional as F

def calc_triplet_loss(pos_scores, neg_scores, margin):
    # 计算三元组损失
    # pos_scores: 正样本得分，shape为(batch_size,)
    # neg_scores: 负样本得分，shape为(batch_size,)
    # margin: margin超参数
    loss = torch.mean(F.relu(neg_scores - pos_scores + margin))
    return loss

其中，`pos_scores`和`neg_scores`分别是正样本和负样本的得分，可以通过调用一个定义好的得分函数来计算。在RotatE中，得分函数为：

$$
f(h,r,t) = -\left\| \mathbf{r} \odot (\mathbf{e}_h - \mathbf{e}_t') - \mathbf{e}_t \right\|_2^2
$$

因此，可以写出如下的得分函数：

def calc_score(head_emb, rel_emb, tail_emb, mode='head'):
    # 计算三元组得分
    # head_emb: 头实体向量，shape为(batch_size, dim)
    # rel_emb: 关系向量，shape为(batch_size, dim)
    # tail_emb: 尾实体向量，shape为(batch_size, dim)
    # mode: 计算模式，可选'head'或'tail'
    
    # 对尾实体向量进行旋转操作
    tail_emb = tail_emb * rel_emb
    
    # 计算头实体向量和尾实体向量的差
    if mode == 'head':
        diff_emb = head_emb - tail_emb
    else:
        diff_emb = tail_emb - head_emb
    
    # 对差向量应用关系向量
    score_emb = diff_emb * rel_emb
    
    # 计算L2范数并取负，得到得分
    score = -torch.sum(torch.square(score_emb), dim=-1)
    return score

最后，在训练过程中，可以将自编码器的重构误差和三元组损失组合起来，构成总的优化损失：

total_loss = recon_loss_weight * recon_loss + triplet_loss_weight * triplet_loss

其中，`recon_loss_weight`和`triplet_loss_weight`分别是自编码器重构误差和三元组损失的权重超参数。