⾃然语⾔处理（NLP ）-知识图谱：知识表⽰学习（知识图嵌⼊）----＞知识推理
【Trans 。。。
⼀、知识表⽰学习简介
表⽰学习⼜称表征学习( Reprentation learning) ， 主要是利⽤机器学习技术⾃动获取每个实体或者关系的向量化表达， 旨在将描述对象表⽰为低维稠密向量( 即分布式向量) 。
分布式表⽰的对象均被表⽰成⼀个低维的稠密、实值向量， 利⽤对象在空间的相对距离， 反映它们之间的语义关系。两个对象离得越近，说明关系越紧密， 两个对象离得越远， 说明它们之间没有太强的关系。
将表⽰学习应⽤于知识表⽰中称之为知识表⽰学习或知识图嵌⼊。
知识表⽰学习是将知识库中的实体和关系嵌⼊到连续的向量空间中， 以便简化操作， 同时保持知识图谱的结构。从形式上知识表⽰学习主要可以分成两类:⼀种是基于结构的表⽰学习⽅法， 主要是从三元组的结构出发学习知识图谱中实体和关系的表⽰；
⼀种是基于语义的表⽰学习⽅法， 通过考虑⽂本语义来学习实体和关系的表⽰；
从发展来看， ⽬前知识表⽰学习的研究进程主要可以分成两个阶段， 以 2013 年 Borders 等⼈受Mikolov 发现的词向量空间中存在的平移不变性这⼀有趣现象的启发， 从⽽提出的 TransE 模型为分割。在 TransE 之前主要包括结构表⽰、能量模型、矩阵分解模型等。
谁和谁好在 TransE 之后， ⼈们陆续提出了在其基础上加以改进的新Trans系列模型以及ConvE、ConvKB 和添加卷积的新模型优势：⽣成知识表达时能够充分利⽤知识图谱已有的结构化信息
缺点：建模⽅法着眼于实体间的直接关联关系，难以引⼊并利⽤⼈类的先验知识实现逻辑推理
⼆、“知识表⽰学习”经典⽅法：TransE
1、TransE 简介
TransE 是知识表⽰翻译模型中⾮常经典的⽅法，Trans 系列⽅法是在 TransE 的基础上扩展的。 在 TransE 中，实体和关系被映射到向量空间，实体和关系的表⽰变成了向量之间的表⽰。 TransE 的主要思想是将三元组 中的关系等价于从头实体向量到尾实体向量的操作过程，这种操作过程称为翻译。
在这⾥插⼊图⽚描述
同时，TransE 还对三元组 中的实体和关系映射到向量空间作了⼀些假设，如上图 所⽰。 假设每⼀个三元组 都能表⽰为 ，其中: 是指头实体的向量表⽰； 是指关系的向量表⽰； 是指尾实体的向量表⽰；其表⽰的含义是：在向量空间中，头实体向量 加上关系 应该等于尾实体向量 。 如果在向量空间上述关系成⽴，就说明三元组在 ＫＧ 中是成⽴的。
2、TransE 模型的训练
TransE 在训练中根据三元组已经定义好的关系， 将实体和关系训练成分布式向量表⽰。作为给定的训练样本， 头实体的向量加上关系向量最接近尾实体向量：根据这种假设，TransE 模型的训练需要满⾜以下条件：
(h ,r ,t )(h ,r ,t )(h ,r ,t )(,,)h r t h r t h r t (h ,r ,t )(+h )=r t
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1. 对正样本三元组：;
2. 对负样本三元组：;
其中， 与 的关系表⽰近似等价于向量相似度。 对于向量相似度，TransE 采⽤的⽅法是计算欧⽒距离，得分函数为：
在这⾥插⼊图⽚描述
得分函数值越⼩，对正样本三元组越有利；
得分函数值越⼤，对负样本三元组越有利。
接着，TransE 通过损失函数测试表⽰学习的效果，设计的损失函数为：
在这⾥插⼊图⽚描述
其中：
指的是三元组 正样本集合；
指的是三元组 的负样本集合。
ＫＧ 中三元组 的负样本是通过随机替换头实体 或者尾实体 进⾏⼤量训练得到的。
指的是 ；
指的是损失函数中的间隔，这个参数需要满⾜⼤于零的条件；在向量空间中， TransE 经过训练，不断调整 、 和 ， 使 尽可能等于 ， 最后使得损失函数 达到最⼩值:
在这⾥插⼊图⽚描述
3、TransE 的局限性
TransE 的提出是为了解决多关系数据的处理问题，是⼀种简单、⾼效的 ＫＧ 表⽰学习⽅法，并且能够完成多种关系的链接预测任务。TransE 的简单⾼效说明了 ＫＧ 表⽰学习⽅法能够⾃动且很好地捕捉推理特征，⽆须⼈⼯设计，很适合在⼤规模复杂的 ＫＧ 上推⼴，是⼀种有效的 ＫＧ 推理⼿段。
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TransE的局限性：
尽管有效，TransE 依然存在着表达能⼒不⾜的问题，按照关系头尾实体个数⽐例划分，ＫＧ 中的关系可以分为⼀对⼀、⼀对多、多对⼀、多对多的四种关系。但是 TransE ⽆法有效处理⼀对多、多对⼀、多对多的关系以及⾃反关系。
TransE 通过最⼩化所有关系路径共享的余量损失函数来确定实体、关系和多步关系路径，此设置⽆法考虑不同关系路径之间的差异。TransE模型还存在处理图像信息效果差、负例三元组的质量低、嵌⼊模型不能快速收敛、泛化能⼒差、边缘识别能⼒差等问题
4、TransE 的优化⽅案
TransE 主要⽤来学习实体之间存在 1-1 关系的数据， 在描述⼀对多和多对多关系时具有⼀定的局限性， 例如⼀个头实体能够同时映射到两个尾实体上的情况难以准确描述。为了解决 TransE 在处理复
杂关系上存在的不⾜， 研究者在此基础上开发出许多扩展模型， 如⽤以解决 1-N 和 M-N 关系数据的 TransH， 解决跨空间的 M-N 关系数据的 TransＲ， 区别如下图所⽰：
在这⾥插⼊图⽚描述
5、TransE 的常⽤数据集
为了科学、⼀致地评价各类基于 TransE 的表⽰学习⽅法的性能， 需要使⽤标准 的 实 体 关 系 数 据 集 进 ⾏ 测 试 和 对⽐。 ⽬前，常⽤的实体关系数据集如下表所⽰：
(+h )≈r t (+h )=r t (+h )r t S (h ,r ,t )S h ,r ,t ′
(h ,r ,t )(h ,r ,t )h t [x ]+max (0,x )γh r t (+h )r t L
1. WN18，是 WordNet 知识库的⼀个⼦集，有关系 18 个，实体40943个；
2. FB15K，是 FreeBa 中⼀个相对稠密的⼦集，有关系 1345 个，实体 14951 个；周计划家长配合的工作
3. WN11，是 WordNet 知识库的⼀个⼦集，有关系 11 个，实体 38696 个；
4. FB13，是 FreeBa 中⼀个相对稠密的⼦集，有关系 13 个，实体 75043 个；
5. FB40K，是 FreeBa 中⼀个相对稠密的⼦集，有关系 1336 个，实体39528个；
6. MPBC_20， 有 关 系 20 个， 实 体 175624 个；
7. FB15K-237，是 FreeBa 中⼀个⼦集，有关系 237 个，实体14541个。
在这⾥插⼊图⽚描述
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6、基于 TransE 表⽰学习算法的评价指标量化表⽰学习的指标分为：正确实体的平均排名（衡量链接预测的效果）正确实体排在前10名的概率（衡量链接预测的效果）准确率的评价指标（衡量三元组分类的效果）
运⾏时间。 运⾏时间 主要⽐较不同⽅法的效率，此值越⼩越好
其中，正确实体的平均排名的评价指标、正确实体排在前10 名的概率评价指标主要是衡量链接预测的效果，准确率的评价指标主要衡量三元组分类的效果。正确实体的平均排名。 正确实体的平均排序得分简称MeanRank，此值越⼩越好，这是衡量链接预测的重要指标。
正确实体排在前 10 名的概率。 正确实体排在前 10 名的概率简称 Hits@10，此值越⼤越好，这是衡量链接预测的重
要指标。准确率。 三元组分类任务使⽤准确率作为评价指标，计算⽅法为
在这⾥插⼊图⽚描述其中： 表⽰预测正确的正例三元组个数； 表⽰预测正确的负例三元组个数；
和 分别表⽰训练集中的正例三元组和负例三元组的个数。
ACC 越⾼，表⽰模型在三元组分类这⼀任务上的效果越好
三、Trans
系列的各种表⽰学习算法的分析与⽐较在这⾥插⼊图⽚描述
在这⾥插⼊图⽚描述实验的参数设置为：
学习速率 ，
差距 ，
表⽰维度 ，
权重 ，
训练批次的⼤⼩ 四、TransE 案例
t T p T n N pos N neg α＝{0.002，0.005，0.01}γ＝{0.25，0.5，1，2}κ＝{50，75，100}η＝{0.05，0.0625，0.25，1.0}B ＝{20，75，200，1200，4800}
transE知识图谱补全，FB15K-237数据集
transE.py训练程序
graph.py绘制损失函数折线
test.py验证测试集
1、⽬的
知识图谱补全是从已知的知识图谱中提取出三元组(h,r,t)，为实体和关系进⾏建模，通过训练出的模型进⾏链接预测，以达成知识图谱补全的⽬标。
本⽂实验采⽤了FB15K-237数据集，分为训练集和测试集。利⽤训练集进⾏transE建模，通过训练为
每个实体和关系建⽴起向量映射，并在测试集中计算MeanRank和Hit10指标进⾏结果检验。
刘丁2、数据集
使⽤FB15K-237数据集，分为以下四个⽂件：
<（实体和id对）
<（关系和id对）
<（训练集三元组（实体，实体，关系））
<（测试集三元组（实体，实体，关系））
3、TransE模型构建
3.1 原理
TransE将起始实体，关系，指向实体映射成同⼀空间的向量，如果（head,relation,tail）存在，那么h+r≈t
⽬标函数为：
3.2 算法
六时吉祥3.2.1 初始化
根据维度，为每个实体和关系初始化向量，并归⼀化
def emb_initialize(lf):
relation_dict ={}
entity_dict ={}
for relation lation:
r_emb_temp = np.random.uniform(-6/ math.bedding_dim),
6/ math.bedding_dim),
relation_dict[relation]= r_emb_temp / (r_emb_temp,ord=2)
for entity ity:
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e_emb_temp = np.random.uniform(-6/ math.bedding_dim),
6/ math.bedding_dim),
entity_dict[entity]= e_emb_temp / (e_emb_temp,ord=2)
3.2.2 选取batch
设置 nbatches 为batch数⽬，batch_size = iple_list) // nbatches
从训练集中随机选择batch_size个三元组，并随机构成⼀个错误的三元组S’，进⾏更新
