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，可以基于RotatE的思路，构建一个获取三元组信息的损失函数。具体来说，可以采用类似于TransE和DistMult等模型的框架，将实体和关系表示为低维向量，并定义一个得分函数$f(h,r,t)$来评估三元组$(h,r,t)$的可信度。

假设实体和关系的低维向量分别为$\mathbf{e}_h, \mathbf{e}_t, \mathbf{r} \in \mathbb{R}^d$，则可以定义得分函数$f(h,r,t)$为：

$$
f(h,r,t) = -\left\| \mathbf{e}_h \odot \mathbf{r} - \mathbf{e}_t \right\|_2^2
$$

其中，$\odot$表示哈达玛积（即逐元素相乘），$\left\| \cdot \right\|_2$表示$L_2$范数。

根据TransE和DistMult的思路，我们可以将三元组$(h,r,t)$拆分成两个向量之差，然后将关系向量作用于该差向量，得到一个预测向量，再将预测向量与尾实体向量作比较。因此，可以进一步将得分函数表示为：

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

其中，$\mathbf{e}_t' = \mathbf{e}_t \odot \mathbf{r}$表示对尾实体向量进行旋转操作。

然后，可以采用基于margin的方法来定义三元组损失，即：

$$
\mathcal{L}_{triplet} = \sum_{(h,r,t) \in S} \max(0, \gamma + f(h,r,t) - f(h',r,t))
$$

其中，$S$表示所有正样本三元组的集合，$\gamma$为margin超参数，$h'$表示与$h$不同的实体。

最后，将三元组损失与自编码器的重构误差结合，可以构成总的优化损失，从而进行模型的训练。