search

thunlp / Fast-TransX

An Efficient implementation of TransE and its extended models for Knowledge Representation Learning
MIT License
402 stars 108 forks source link

Fast_transE在WN18数据集的结果与给出相差较大 #25

Closed RichardHGL closed 6 years ago

RichardHGL commented 6 years ago

您好！我用当前版本的fast-transe和前一两个版本跑WN18数据集 出来的结果大致如下（参数使用size = 50，epoch = 1000，alpha = 0.001） left 426.596802 0.798800 left(filter) 411.633392 0.943800 right 446.216400 0.808000 right(filter) 432.734406 0.941200 网站给出结果如下： mean_rank|mean_rank_filter|hits@10|hits@10_filter 273 | 261 | 71.5 | 83.3 相差较大，请问是哪里有问题吗？还是数据和最初的WN18有变化了

THUCSTHanxu13 commented 6 years ago

当时是我随便一个默认参数跑的，我没有仔细调参，理论上wn18结果差不多是90多，我给的数据就是最初的WN18，没有变化。不过我实现的transE和以往的还是有点区别的，底层采样不太一样，然后也没有了batch，但这个理论上影响不是特别大。

HongxuChenUQ commented 6 years ago

想问一下，我看transR论文中给出的是算h+r-t的L2norm 为什么代码理采用的好像是L1？

RichardHGL commented 6 years ago

好的，谢了!