SEInteraction

class SEInteraction(p: int, power_norm: bool = False)[源代码]

基础类:NormBasedInteraction[Tensor, tuple[Tensor, Tensor], Tensor]

结构化嵌入(SE)交互函数。

SE应用特定于角色和关系的投影矩阵 \(\textbf{M}_{r}^{h}, \textbf{M}_{r}^{t} \in \mathbb{R}^{d \times d}\) 到头部和尾部 实体的表示 \(\mathbf{h}, \mathbf{t} \in \mathbb{R}^d\) 在计算它们的距离之前。

\[f(\textbf{h}, (\textbf{M}_{r}^{h}, \textbf{M}_{r}^{t}), \textbf{t}) = -\|\textbf{M}_{r}^{h} \textbf{h} - \textbf{M}_{r}^{t} \textbf{t}\|_p\]

初始化基于范数的交互函数。

Parameters:
  • p (int) – 与 torch.linalg.vector_norm() 一起使用的范数。通常为1或2。

  • power_norm (bool) – 是否使用\(L_p\)范数的p次方。它的优点是在0附近可微分,并且在数值上更稳定。

属性摘要

relation_shape

关系表示的符号形状

方法总结

forward(h, r, t)

评估交互函数。

属性文档

relation_shape: Sequence[str] = ('dd', 'dd')

关系表示的符号形状

方法文档

forward(h: Tensor, r: Tensor, t: Tensor) Tensor[来源]

评估交互函数。

另请参阅

Interaction.forward 提供了关于交互函数通用批处理形式的详细描述。

Parameters:
  • h (Tensor) – 形状: (*batch_dims, d) 头部表示。

  • r (Tensor) – 形状: (*batch_dims, d, d)(*batch_dims, d, d). 关系表示。

  • t (Tensor) – 形状: (*batch_dims, d) 尾部表示。

Returns:

形状: batch_dims 分数。

Return type:

Tensor