知识图谱 embedding

知识图谱嵌入（Knowledge Graph Embedding）是一种将知识图谱中的实体和关系映射到低维向量空间的技术。通过将实体和关系表示为向量，可以在向量空间中计算它们之间的相似性和关联性，从而支持各种知识图谱相关的任务，如实体链接、关系预测和问答系统等。

知识图谱嵌入方法主要有以下几种：

1. TransE：TransE是一种基于距离的嵌入方法，它假设关系向量是实体向量之间的平移操作。通过最小化实体和关系之间的距离来学习嵌入向量。

2. TransH：TransH是对TransE的改进，它引入了关系特定的超平面来表示关系向量。这样可以更好地处理一对多和多对一的关系。

3. TransR：TransR是另一种改进的距离模型，它通过引入关系特定的投影矩阵来将实体从实体空间映射到关系空间。这样可以更好地捕捉实体和关系之间的语义关联。

4. ComplEx：ComplEx是一种基于复数表示的嵌入方法，它将实体和关系都表示为复数向量。通过复数的乘积运算，可以捕捉实体和关系之间的多样性和对称性。

5. ConvE：ConvE是一种基于卷积神经网络的嵌入方法，它将实体和关系表示为二维矩阵，并通过卷积操作来学习嵌入向量。这样可以更好地处理实体和关系之间的局部依赖关系。

以上是知识图谱嵌入的一些常见方法，它们各有特点和适用场景。在实际应用中，可以根据任务需求选择合适的嵌入方法进行知识图谱的表示和分析。

相关问题

知识图谱 embedding用什么实现

知识图谱嵌入（Knowledge Graph Embedding）是将知识图谱中的实体和关系映射到低维向量空间的技术。这种嵌入表示可以用于知识图谱的推理、关系预测和实体分类等任务。

目前，知识图谱嵌入可以通过多种方法来实现，其中最常用的方法包括以下几种：

1. TransE：TransE是一种基于距离度量的知识图谱嵌入方法。它假设关系向量加上实体向量后接近目标实体向量，而与其他实体向量远离。通过最小化这种距离度量的误差，可以学习到实体和关系的嵌入表示。

2. TransR：TransR是在TransE的基础上进行改进的方法。它引入了关系特定的投影矩阵，将实体和关系映射到不同的向量空间中。这样可以更好地捕捉实体和关系之间的语义关联。

3. DistMult：DistMult是一种基于张量分解的知识图谱嵌入方法。它使用对角矩阵来表示关系，通过点积操作来计算实体和关系之间的得分。DistMult具有简单高效的计算方式，并且在一些任务上表现出色。

4. ComplEx：ComplEx是一种基于复数表示的知识图谱嵌入方法。它将实体和关系都表示为复数向量，并使用复数的内积来计算得分。ComplEx可以更好地捕捉实体和关系之间的多样性和对称性。

这些方法都有各自的特点和适用场景，选择合适的方法取决于具体的任务需求和数据特点。

StAR 知识图谱补全

### STAR 知识图谱补全方法

STAR（Sparse Tensor-based Attention Relation prediction）是一种用于知识图谱补全的技术，其核心在于通过稀疏张量表示和注意力机制来预测缺失的关系。该技术利用已有的三元组数据构建稀疏张量，并在此基础上应用多层感知机(MLP)模型进行关系预测。

#### 数据预处理
为了准备训练数据集，在输入阶段需要将原始的知识图谱转换成适合于机器学习的形式。具体来说，每一个事实(fact)，即(h, r, t)—头实体(head entity), 关系(relation), 尾实体(tail entity)—被编码为向量形式。这些向量可以基于词嵌入(word embedding)[^1]或其他特征提取方式获得。

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

def preprocess_knowledge_graph(kg_data):
    """
    Preprocesses the knowledge graph data.
    
    Args:
        kg_data (list of tuples): List containing triples in format [(h,r,t)]
        
    Returns:
        tuple: Encoded head entities, relations and tail entities along with their encoders
    """
    heads = [triple[0] for triple in kg_data]
    rels = [triple[1] for triple in kg_data]
    tails = [triple[2] for triple in kg_data]

    le_heads = LabelEncoder()
    le_rels = LabelEncoder()
    le_tails = LabelEncoder()

    encoded_heads = le_heads.fit_transform(heads)
    encoded_rels = le_rels.fit_transform(rels)
    encoded_tails = le_tails.fit_transform(tails)

    return (encoded_heads, encoded_rels, encoded_tails,
            le_heads, le_rels, le_tails)

#### 构建稀疏张量并计算相似度得分
在完成数据预处理之后，下一步是创建一个三维的稀疏张量S∈R^(N×M×K)，这里N代表实体数量，M代表可能存在的不同关系种类数，而K则是时间戳维度（如果适用）。对于每一对(h_i ,r_j )组合，则会寻找所有满足条件t_l 的实例，并据此更新对应位置上的值。接着使用特定的距离评估指标如余弦相似度(cosine similarity) 或者更复杂的LIN测度(LIN measure)[^2] 来衡量候选边之间的关联程度。

#### 训练与推理过程
最后一步涉及到了实际的学习算法的选择以及参数调整工作。通常情况下会选择神经网络架构来进行端到端(end-to-end) 的优化；然而也可以考虑传统统计学方法比如矩阵分解(matrix factorization) 。无论采取何种策略，目标都是最小化损失函数(loss function)，从而使得预测出来的链接尽可能接近真实情况下的连接模式。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Input
from tensorflow.keras.models import Model

class STARMODEL(tf.Module):

    def __init__(self, num_entities, num_relations):
        super().__init__()
        self.entity_embeddings = tf.Variable(
            initial_value=tf.random.uniform((num_entities, EMBEDDING_DIM)),
            trainable=True
        )
        self.relation_embeddings = tf.Variable(
            initial_value=tf.random.uniform((num_relations, EMBEDDING_DIM)),
            trainable=True
        )

    @tf.function(input_signature=[Input(shape=(None,), dtype=tf.int32),
                                  Input(shape=(None,), dtype=tf.int32)])
    def call(self, h_idx, r_idx):
        e_h = tf.nn.embedding_lookup(self.entity_embeddings, h_idx)
        e_r = tf.nn.embedding_lookup(self.relation_embeddings, r_idx)
        scores = tf.reduce_sum(e_h * e_r, axis=-1)
        return scores


EMBEDDING_DIM = 50
model = STARMODEL(num_entities=NUM_ENTITIES, num_relations=NUM_RELATIONS)
optimizer = tf.optimizers.Adam()

@tf.function
def train_step(model, optimizer, batch_x, batch_y_true):
    with tf.GradientTape() as tape:
        predictions = model(batch_x[:, 0], batch_x[:, 1])
        loss = tf.losses.mean_squared_error(predictions=predictions, labels=batch_y_true)
    gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
    optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))
    return loss