transE 模型的初始化

TransE 是一种常用的知识图谱表示学习模型，它将实体和关系映射到低维空间中的向量，并利用向量之间的距离来度量它们之间的关系。TransE 模型的初始化可以采用随机初始化或预训练的方法。

随机初始化：在进行训练之前，我们需要将每个实体和关系都映射到一个低维向量空间中。这些向量可以通过随机初始化来获得。具体来说，我们可以使用均匀分布或正态分布来初始化实体和关系的向量。

预训练初始化：预训练是指在大规模数据集上训练模型，然后将训练好的模型参数用于目标任务。在 TransE 模型中，预训练可以采用类似于 word2vec 的方法。具体来说，我们可以使用 skip-gram 或 CBOW 等算法在大规模语料库上训练词向量，然后将这些词向量用于初始化实体和关系的向量。

需要注意的是，TransE 模型的初始化方式会影响模型的收敛速度和性能。因此，选择合适的初始化方法非常重要。