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论文来源：2014 AAAI

导读

表示学习是深度学习的基础，将数据用更有效的方式表达出来，才能让深度学习发挥出更强大的作用。表示学习避免了手动提取数据特征的繁琐，允许计算机学习特征的同时，也学习如何提取特征。尽管举例基于翻译（translation）的知识图谱表示学习已经过去了五六年的时间，但是仍不可忽略其重要意义。本文聚焦于TransH模型。

1、引言

TransE模型简单有效的方法，在链接预测达到了state-of-the-art的效果。但在知识图谱中，关系的属性在嵌入时也应当被考虑，如一对多，多对一，和多对多的关系。本文注意到TransE不能很好地处理这些类型的关系。有些模型可以保留不同类别的关系，但是牺牲了处理的效率。为了达到一个效率和模型能力的权衡，本文提出了TransH。利用一对多，多对一的关系，本文提出了一个简单的技巧，可以帮助减少负采样过程中假负例的出现概率。

在TransH中，每一个关系使用两个向量来刻画，其中一个单位向量$w_r$wr​ 用来表示超平面的法向量，另外一个向量$d_r$dr​ 表示超平面上的翻译向量。

2、相关工作

（1）TransE：详情请点击

（2）非结构化表示 Unstructured：将不同实体用嵌入方式表示，得分函数为$||h-t||$∣∣h−t∣∣。显然这种方式不能区分不同的关系。

（3）距离模型 Distant Model：将头实体和尾实体用两个不同的矩阵$W_{rh}$Wrh​和$W_{rt}$Wrt​投影，相似程度用$W_{rh}h$Wrh​h和$W_{rt}t$Wrt​t的$L_1$L1​距离来度量。此模型不能很好捕捉实体和关系的相关性。

（4）双线性模型 Bilinear Model：模型认为实体之间是二阶相关的，用$h^tW_rt$htWr​t来建模。

（5）单层网络模型 Single Layer Model：使用神经网络的非线性变换，将$h, t$h,t作为输入，并加以非线性层，最后用线性单元计算得分$u_r f(W_{rh}h+W_{rt}t+b_r)$ur​f(Wrh​h+Wrt​t+br​)。

（6）神经张量网络 Neural Tensor Network：在此篇文章中的神经张量网络之后加入了非线性单元。

3、TransH

为了克服TransE在对一对多，多对一和多对多的关系上的不足，我们提出了一种针对不同关系的分布式表示方法，TransH。如图所示，对于一个关系$r$r，设置一个关系翻译向量$d_r$dr​，在关系所在的超平面$w_r$wr​中（$w_r$wr​是单位向量），而不是在整个嵌入表示的空间中。具体而言，对于一个三元组$(h, r, t)$(h,r,t)，$h, t$h,t的嵌入表示首先投影到超平面$w_r$wr​, 他们的投影分别是$h_{\perp}, t_{\perp}$h⊥​,t⊥​。假定在超平面内，关系满足向量加法，即$h_{\perp} + r = t_{\perp}$h⊥​+r=t⊥​，那么误差即为$||h_{\perp} + d_{r} - t_{\perp}||_2^2$∣∣h⊥​+dr​−t⊥​∣∣22​。约束$||w_r||_2=1$∣∣wr​∣∣2​=1，那么$h_{\perp}=h-w_r^Thw_r \\t_{\perp}=t-w_r^Ttw_r$h⊥​=h−wrT​hwr​t⊥​=t−wrT​twr​最终得分函数为$f_r(h, t) = ||(h-w_r^Thw_r)+d_r-(t-w^T_rtw_r)||_2^2$fr​(h,t)=∣∣(h−wrT​hwr​)+dr​−(t−wrT​twr​)∣∣22​
这里投影向量的计算推导过程如下图所示：


上述为TransH的基本模型，除此之外，还有一定的约束条件，如下$\forall e \in E, ||e||_2 \le 1 \\\forall r \in R. |w_r^Td_r|/||d_r||_2 \le \epsilon \\\forall r \in R, ||w_r||_2 = 1$∀e∈E,∣∣e∣∣2​≤1∀r∈R.∣wrT​dr​∣/∣∣dr​∣∣2​≤ϵ∀r∈R,∣∣wr​∣∣2​=1
含义分别为

• 所有实体的L2范数小于等于1，避免模型通过调整实体嵌入表示的大小，来达到目的。
• 对于每个关系平面的法向量，和平面上的翻译向量，要满足相互垂直。
• 每个关系平面的法向量应该为单位向量。

在考虑到上述的约束之后，损失函数为
$L = \sum_{(h,r,t)\in\triangle} \sum_{(h',r',t')\in \triangle'}[f_r(h, t) + \gamma - f_{r'}(h', t')] + C\{\sum_{e\in E}[||e||_2^2-1] + \sum_{r\in R}[\frac{(w_r^Td_r)^2}{||d_r||^2_2} - \epsilon^2]\}$L=(h,r,t)∈△∑​(h′,r′,t′)∈△′∑​[fr​(h,t)+γ−fr′​(h′,t′)]+C{e∈E∑​[∣∣e∣∣22​−1]+r∈R∑​[∣∣dr​∣∣22​(wrT​dr​)2​−ϵ2]}

$C$C为超参数，用于调节约束的重要程度。

在训练时，仍然使用了负采样的技术。但由于一对多，多对一和多对多的关系关系存在，若随机采样作为负样本，则很容易出现假负例，影响训练效果。本文提出了一种依据概率进行选取的方法，在构造负样本的时候，对于一对多的关系更倾向于替换头实体，而对于多对一的关系更倾向于替换尾实体。

首先需要统计两个数值，平均每个头实体链接的尾实体数目，记作$tph$tph；平均每个尾实体链接的头实体数目，记作$hpt$hpt。对于一个样本$(h,r,t)$(h,r,t)，以$\frac{tph}{tph+hpt}$tph+hpttph​的概率替换头实体，以$\frac{hpt}{tph+hpt}$tph+hpthpt​ 的概率替换尾实体。

4、实验

选择了三个实验来验证模型的效果，并分别计算了$mean\ rank$mean rank和$[email protected]$hit@10。其具体计算和含义可参照此处。

数据集信息如下所示

4.1、链接预测（同TransE）

此外，也给出了对于不同关系TransH和TransE的对比。

4.2、三元组分类

判断一个给定的三元组为正确或错误，或者说头实体和尾实体是否存在给定的关系。

4.3、文本关系提取

文本关系提取是扩充知识图谱的重要方式。通过知识图谱的嵌入表示，不需要任何额外的文本内容，就能够对候选实事进行评分。此处选取了数据集中最普及的50条断言，数据集被分为两部分，一部分作为训练，另一部分作为测试。通过AUC来对模型进行评价，与X轴和Y轴围成的面积越大越好。

5、结论

本文提出了TransH，一种用于知识图谱嵌入的新的方法。TransH克服了TransE在一对多，多对一和多对多关系上表现的不足。实验证明在链接预测，三元组分类和文本关系提取三个任务上，和TransE相比均有提升。