知识图谱TransH

Question

再利用TransH进行test实验中，norm和hyper这两个是什么意思，怎么生成这两个文件

Answer 1

该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ,具体如下：

在TransH模型中，norm和hyper都是用于训练和测试的参数。

1、norm是指用于归一化实体和关系向量的范数，通常为L1或L2范数。通过对实体向量进行归一化，可以使得不同实体之间的距离更加具有可比性。在训练模型时，可以通过对每个实体向量进行L1或L2归一化，然后将归一化后的向量作为输入。
2、hyper是指用于计算超平面的法向量的向量。在TransH模型中，每个关系都有一个对应的超平面，用于将实体向量投影到关系所在的超平面上。这个超平面的法向量就是hyper向量。在训练模型时，可以通过学习得到每个关系的超平面法向量，然后将其作为输入。

在生成这两个文件方面，通常是在训练模型时自动生成的，而不需要手动创建。如果您正在使用别人的TransH模型进行测试，那么这些参数文件通常会提供给您。如果您要重新训练模型，那么可以通过设置训练过程中的相关参数来生成这些文件。具体实现方式取决于您所使用的TransH模型的实现代码。

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如果以上回答对您有所帮助，望采纳～谢谢