是啊,如果学习的目标或者完成的任务太简单,那么学习到的模型就会很弱,比如如果仅仅使用type就能判断这个负样本是错误的那么模型就不会学习到潜在的语义特征。
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感受到作者的信心了!!
dd
所以说现在做link prediction就两种方式,一种是改变representation比如加复数(ComplxE)(TransC),加上傅里叶变换,一种是改变打分函数,比如TransE什么的本质上加这个矩阵那个矩阵就是改变了打分函数。
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是啊,如果学习的目标或者完成的任务太简单,那么学习到的模型就会很弱,比如如果仅仅使用type就能判断这个负样本是错误的那么模型就不会学习到潜在的语义特征。