def __init__(self, num_entities, num_relations, embedding_dim, margin): super(TransC, self).__init__() self.entity_embeddings = nn.Embedding(num_entities, embedding_dim) self.relation_embeddings = nn.Embedding(num_relations, embedding_dim) self.projection_matrices = nn.Embedding(num_relations, embedding_dim * embedding_dim) self.margin = margin

这是一个使用Pytorch实现的TransC模型的初始化函数。TransC是一种基于知识图谱的实体关系抽取模型，它的核心思想是利用嵌入空间中的投影来描述实体和关系之间的关系。具体来说，它通过将实体和关系投影到不同的空间中，从而使得实体和关系的嵌入向量能够在同一空间中进行计算，从而更好的描述它们之间的关系。在这个初始化函数中，我们定义了三个嵌入层，分别用于嵌入实体、关系和投影矩阵。其中，num_entities表示实体的数量，num_relations表示关系的数量，embedding_dim表示嵌入向量的维度，margin表示用于计算损失函数的边界值。这个函数的作用是初始化模型的各个参数。

相关问题

model = RotatE(num_entities=num_entities, num_relations=num_relations, embedding_dim=embedding_dim) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(num_epochs): for pos_heads, pos_relations, pos_tails, neg_heads, neg_relations, neg_tails in train_data_loader: optimizer.zero_grad() loss = model.nssa_loss(pos_heads, pos_relations, pos_tails, neg_heads, neg_relations, neg_tails) loss.backward() optimizer.step() print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))对示例中的数据集给出示范

这个示例中的数据集格式应该为三元组 (head, relation, tail)，其中 head 和 tail 是实体的标识符，relation 是关系的标识符。训练数据集应该是一个包含正例和负例的列表，每个正例和负例都是一个包含三元组的列表，且正例和负例的数量应该相等。

下面是一个示例数据集和训练代码：

# 示例数据集
train_data = [
    [
        (0, 0, 1),  # 正例1: 实体0和实体1之间存在关系0
        (1, 1, 2),  # 正例2: 实体1和实体2之间存在关系1
        (3, 2, 4)   # 正例3: 实体3和实体4之间存在关系2
    ],
    [
        (0, 0, 2),  # 负例1: 实体0和实体2之间不存在关系0
        (1, 0, 2),  # 负例2: 实体1和实体2之间不存在关系0
        (3, 2, 5)   # 负例3: 实体3和实体5之间不存在关系2
    ]
]

# 建立数据集的 DataLoader
train_data_loader = DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True)

# 建立 RotatE 模型和优化器
model = RotatE(num_entities=num_entities, num_relations=num_relations, embedding_dim=embedding_dim)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for pos_heads, pos_relations, pos_tails, neg_heads, neg_relations, neg_tails in train_data_loader:
        optimizer.zero_grad()
        loss = model.nssa_loss(pos_heads, pos_relations, pos_tails, neg_heads, neg_relations, neg_tails)
        loss.backward()
        optimizer.step()
    print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))

在这个示例中，batch_size 和 num_epochs 都是训练的超参数。pos_heads, pos_relations, pos_tails, neg_heads, neg_relations, neg_tails 分别表示批次中正例和负例的头实体、关系和尾实体。在每次迭代中，模型计算损失并反向传播。通过调整优化器的学习率和其他超参数，可以提高模型的性能。

def print_info(self, logging): logging.info('n_users: %d' % self.n_users) logging.info('n_items: %d' % self.n_items) logging.info('n_entities: %d' % self.n_entities) logging.info('n_users_entities: %d' % self.n_users_entities) logging.info('n_relations: %d' % self.n_relations) logging.info('n_h_list: %d' % len(self.h_list)) logging.info('n_t_list: %d' % len(self.t_list)) logging.info('n_r_list: %d' % len(self.r_list)) logging.info('n_cf_train: %d' % self.n_cf_train) logging.info('n_cf_test: %d' % self.n_cf_test) logging.info('n_kg_train: %d' % self.n_kg_train)

这段代码定义了一个方法 print_info，接受一个 logging 参数。该方法用于输出一个 Knowledge Graph 的基本信息，包括节点数、边数、关系数等等。

具体来说，该方法输出了以下信息：

- n_users: 表示用户的数量
- n_items: 表示物品的数量
- n_entities: 表示实体的数量，包括用户和物品
- n_users_entities: 表示用户和实体的总数量
- n_relations: 表示关系的数量
- n_h_list: 表示头实体的数量
- n_t_list: 表示尾实体的数量
- n_r_list: 表示关系的数量
- n_cf_train: 表示用于 Collaborative Filtering 的训练集大小
- n_cf_test: 表示用于 Collaborative Filtering 的测试集大小
- n_kg_train: 表示用于 Knowledge Graph Embedding 的训练集大小

其中，self.h_list、self.t_list 和 self.r_list 是在该类的构造函数中生成的，分别表示头实体列表、尾实体列表和关系列表。其他的属性值也是在构造函数中计算出来的。