使用python实现transH的评价分数

TransH是一种知识图谱表示学习算法，用于将实体和关系映射到低维空间中。评价分数通常使用正例和负例之间的距离来计算。

下面是一个使用Python实现TransH评价分数的示例代码：

import numpy as np

# 定义TransH模型的评价函数
def TransH_score(pos_h, pos_r, pos_t, neg_h, neg_r, neg_t, entity_emb, relation_emb, hyper_emb, margin=1):
    # 正例评分
    pos_h_emb = entity_emb[pos_h]
    pos_r_emb = relation_emb[pos_r]
    pos_t_emb = entity_emb[pos_t]
    pos_h_proj = np.dot(pos_h_emb, hyper_emb[pos_r]) * hyper_emb[pos_r]
    pos_t_proj = np.dot(pos_t_emb, hyper_emb[pos_r]) * hyper_emb[pos_r]
    pos_score = np.sum(np.abs(pos_h_proj + pos_r_emb - pos_t_proj), axis=1)

    # 负例评分
    neg_h_emb = entity_emb[neg_h]
    neg_r_emb = relation_emb[neg_r]
    neg_t_emb = entity_emb[neg_t]
    neg_h_proj = np.dot(neg_h_emb, hyper_emb[neg_r]) * hyper_emb[neg_r]
    neg_t_proj = np.dot(neg_t_emb, hyper_emb[neg_r]) * hyper_emb[neg_r]
    neg_score = np.sum(np.abs(neg_h_proj + neg_r_emb - neg_t_proj), axis=1)

    # 计算损失
    loss = np.maximum(margin + pos_score - neg_score, 0)
    return np.mean(loss)

# 示例数据
pos_h = np.array([0, 1, 2])
pos_r = np.array([0, 1, 2])
pos_t = np.array([1, 2, 0])
neg_h = np.array([2, 1, 0])
neg_r = np.array([0, 2, 1])
neg_t = np.array([1, 0, 2])
entity_emb = np.random.rand(3, 10)
relation_emb = np.random.rand(3, 10)
hyper_emb = np.random.rand(3, 10)

# 计算评分
score = TransH_score(pos_h, pos_r, pos_t, neg_h, neg_r, neg_t, entity_emb, relation_emb, hyper_emb)
print(score)

在这个示例中，我们使用了随机的实体、关系和超平面向量，以及一些虚构的正例和负例。我们可以看到，该函数返回一个评价分数，表示正例和负例之间的距离