利用TransH实现带有属性值知识图谱嵌入的实例代码

以下是使用TransH实现带有属性值知识图谱嵌入的Python代码示例：

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 定义实体和关系的嵌入维度
embedding_dim = 50

# 定义实体和关系的数量
entity_num = 100
relation_num = 20

# 定义属性嵌入维度
attribute_dim = 10

# 定义属性数量
attribute_num = 30

# 定义训练数据
train_data = np.array([[0, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5]])

# 定义实体和关系的嵌入向量
entity_embedding = tf.Variable(tf.random.normal([entity_num, embedding_dim], stddev=0.1))
relation_embedding = tf.Variable(tf.random.normal([relation_num, embedding_dim], stddev=0.1))

# 定义属性嵌入向量
attribute_embedding = tf.Variable(tf.random.normal([attribute_num, attribute_dim], stddev=0.1))

# 定义TransH中的关系向量投影矩阵
relation_projection = tf.Variable(tf.random.normal([relation_num, embedding_dim, attribute_dim], stddev=0.1))

# 定义正则化项系数
lambda_r = 0.001

# 定义模型
def transH(head, relation, tail, attribute):
    # 获取实体和关系的嵌入向量
    head_embed = tf.nn.embedding_lookup(entity_embedding, head)
    relation_embed = tf.nn.embedding_lookup(relation_embedding, relation)
    tail_embed = tf.nn.embedding_lookup(entity_embedding, tail)
    
    # 获取属性嵌入向量
    attribute_embed = tf.nn.embedding_lookup(attribute_embedding, attribute)
    
    # 将关系向量投影到属性空间中
    proj_relation = tf.matmul(relation_embed, relation_projection)
    
    # 计算头尾实体在关系向量投影下的嵌入向量
    head_proj = tf.matmul(head_embed, proj_relation)
    tail_proj = tf.matmul(tail_embed, proj_relation)
    
    # 计算头尾实体在属性空间中的嵌入向量
    head_attribute = tf.matmul(head_embed, attribute_embed, transpose_b=True)
    tail_attribute = tf.matmul(tail_embed, attribute_embed, transpose_b=True)
    
    # 计算得分函数
    score = tf.reduce_sum(tf.abs(head_proj + relation_embed - tail_proj) + lambda_r * tf.abs(head_attribute - tail_attribute), axis=1)
    
    return score

# 定义优化器
optimizer = tf.optimizers.Adam(learning_rate=0.01)

# 定义训练函数
def train_step(head, relation, tail, attribute, label):
    with tf.GradientTape() as tape:
        loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=transH(head, relation, tail, attribute), labels=label))
    
    gradients = tape.gradient(loss, [entity_embedding, relation_embedding, attribute_embedding, relation_projection])
    optimizer.apply_gradients(zip(gradients, [entity_embedding, relation_embedding, attribute_embedding, relation_projection]))
    
    return loss.numpy()

# 训练模型
for epoch in range(100):
    total_loss = 0
    for i in range(train_data.shape[0]):
        head, relation, tail, attribute = train_data[i]
        label = 1.0
        loss = train_step(head, relation, tail, attribute, label)
        total_loss += loss
    print('epoch %d, loss %.4f' % (epoch+1, total_loss/train_data.shape[0]))

在上述代码中，我们使用了TransH模型来进行知识图谱嵌入，其中包括实体、关系和属性的嵌入向量，以及关系向量投影矩阵。我们通过定义TransH模型的得分函数来计算头尾实体在属性空间下的距离，然后使用sigmoid交叉熵损失函数进行优化。最后，我们使用Adam优化器进行模型训练。