TransC算法对于正样本三元组的训练目标。

TransC算法是一种基于知识图谱的实体关系预测模型。其训练目标是在已知的正样本三元组（头实体，关系，尾实体）上最大化模型的预测得分，同时最小化负样本三元组（头实体，关系，错误尾实体）的预测得分。

具体来说，对于每一个正样本三元组$(h,r,t)$，TransC算法的训练目标是最小化以下损失函数：

$L(h,r,t)=\sum_{t'\in T}[\gamma+\|\mathbf{r}(\mathbf{h}-\mathbf{t})-\mathbf{r}(\mathbf{h}-\mathbf{t}')\|]^+$

其中，$T$表示所有可能的实体集合，$\gamma$是一个超参数，$[\cdot]^+$表示取正值函数。该损失函数的含义是：对于每一个正确的三元组$(h,r,t)$，通过计算其与其他所有实体的关系得分，使得该三元组的得分尽可能地高于其他错误的三元组的得分。同时，通过$\gamma$参数来控制模型对于负样本的惩罚力度。

因此，TransC算法的训练目标是通过正样本三元组的训练来学习实体之间的关系表示向量，并在此基础上进行实体关系预测。

相关问题

TransC算法正样本和负样本怎么判断

TransC算法是一种基于知识图谱的实体关系推理算法，它的正样本是指知识图谱中已经存在的实体关系三元组，而负样本则是指知识图谱中未出现的实体关系三元组。在TransC算法中，通过学习已有的实体关系三元组，来推理未出现的实体关系三元组。

具体来说，TransC算法通过定义一个嵌入空间，将实体和关系映射到该嵌入空间中的向量表示。对于一个已知的正样本三元组$(h,r,t)$，算法通过训练来学习一个向量表示$h$和$t$，使得$h+r\approx t$，其中$r$是关系$r$的向量表示。如果算法学习到的向量表示满足这个条件，那么我们就可以认为这个三元组是一个正样本。

对于负样本三元组$(h',r',t')$，我们可以通过将$h'$和$t'$的向量表示代入$h'+r'\approx t'$中进行判断。如果该条件不成立，则可以认为这个三元组是一个负样本。

需要注意的是，在实际应用中，负样本往往是无限的，因此需要采用一些策略来生成训练样本，以提高算法的性能。常用的方法包括随机生成负样本、生成相反关系的负样本等。

TransC算法中同一实体在不同三元组可能有不同含义该怎么解决

TransC算法中同一实体在不同三元组可能有不同含义的情况，可以通过引入关系嵌入向量来解决。具体来说，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。这样，不同的关系嵌入向量可以为同一实体在不同关系下表示不同的含义。

同时，还可以通过正负样本对的方式进行训练，使得模型能够区分不同含义的实体。例如，对于同一实体在不同关系下的两个三元组，可以将其中一个作为正样本，另一个作为负样本，使得模型能够将它们区分开来。

需要注意的是，TransC算法中的嵌入向量是固定的，也就是说，不同的三元组所对应的嵌入向量是相同的。因此，在实际应用中，可能需要使用更加复杂的模型来处理不同含义的实体。