在NELL-995数据集上TransH的训练参数如何调整

在NELL-995数据集上，TransH的训练参数可以通过以下方式进行调整：

学习率（learning rate）：学习率控制模型参数的更新速度。可以尝试不同的学习率，如0.001、0.01、0.1等，找到最优的学习率。
负样本采样数（negative sample size）：负样本采样数控制每个正样本对应的负样本数量。可以尝试不同的负样本采样数，如10、20、50等，找到最优的负样本采样数。
正则化参数（regularization parameter）：正则化参数控制模型的复杂度，可以防止过拟合。可以尝试不同的正则化参数，如0.01、0.1、1等，找到最优的正则化参数。
边界值（margin）：边界值控制正负样本之间的间隔，可以影响模型的精度和召回率。可以尝试不同的边界值，如1、2、5等，找到最优的边界值。
维度数（dimension）：维度数控制实体和关系的向量维度，可以影响模型的表现。可以尝试不同的维度数，如50、100、200等，找到最优的维度数。
批次大小（batch size）：批次大小控制每次训练的样本数量，可以影响模型的训练速度和效果。可以尝试不同的批次大小，如32、64、128等，找到最优的批次大小。

通过以上参数的调整，可以找到最优的参数组合，提高TransH模型在NELL-995数据集上的表现