SLCWATrainingLoop

class SLCWATrainingLoop(negative_sampler: str | NegativeSampler | type[NegativeSampler] | None = None, negative_sampler_kwargs: Mapping[str, Any] | None = None, **kwargs)[源代码]

基础类: TrainingLoop[tuple[Tensor, Tensor, Tensor | None], SLCWABatch]

使用随机局部封闭世界假设训练方法的训练循环。

[ruffinelli2020] 在他们的工作中称 sLCWA 为 NegSamp。

初始化训练循环。

Parameters:

negative_sampler (str | NegativeSampler | type[NegativeSampler] | None) – 负采样器的类、实例或名称
negative_sampler_kwargs (Mapping[str, Any] | None) – 在实例化时传递给负采样器类的关键字参数对于每一个正样本
kwargs – 传递给TrainingLoop.__init__的额外基于关键字的参数