TransC算法对于"instanceOf"关系成立的三元组 (i,re,c)，只需保证i的向量位于c的球s(p,m)内

是的，您理解得非常正确。TransC算法是一种基于距离度量的知识表示学习方法，它将实体表示为向量，并通过最小化距离来学习实体之间的关系。在"instanceOf"关系成立的三元组 (i,re,c) 中，i 表示实例，c 表示类别，re 表示关系。对于这样的三元组，TransC算法要求实例 i 的向量位于类别 c 的球 s(p,m) 内，其中 p 是关系 re 的向量表示，m 是一个超参数，用于控制球的半径大小。这个条件确保了实例 i 属于类别 c，从而满足"instanceOf"关系。

相关问题

TransC算法instanceOf关系定义的打分函数

TransC算法是一种基于知识图谱的实体关系预测算法，其中instanceOf关系是指一个实体是某个类别下的实例。在TransC算法中，instanceOf关系的打分函数定义如下：

$$ s(h,r,t) = -\|e_h + r - e_t\|_2^2 $$

其中，$h$表示头实体，$r$表示关系，$t$表示尾实体，$e_h$和$e_t$分别表示头实体和尾实体在实体空间中的向量表示。这个打分函数的意义是将头实体、关系和尾实体的向量相加，然后计算其欧几里得距离的平方，最后取负数作为分数。分数越高表示这个实体和这个关系的匹配程度越低，越不可能存在instanceOf关系。

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。