TransH 模型在 NELL-995 数据集上的参数优化指南

在 NELL-995 数据集上，TransH 模型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。