如何评估知识图谱嵌入模型的性能

知识图谱嵌入（KGE）是通过将图中的实体和关系表示为低维向量，从而使得原本复杂的图结构可以被机器学习模型处理，并用于后续任务。有效的评估方法能够帮助研究者和工程师了解模型在不同任务中的表现，并优化模型以提升其在下游应用中的性能。

知识图谱嵌入模型评估的挑战在于，知识图谱通常规模庞大，关系复杂，如何定义合适的评估指标和方法来衡量模型的效果是一个难点。为了应对这些挑战，本文将介绍几种常用的评估方法，并结合实际案例，详细说明如何通过这些方法评估知识图谱嵌入模型的性能。

知识图谱嵌入评估的常用任务

1 任务背景

知识图谱嵌入的主要目标是将知识图谱中的实体和关系映射到向量空间中，使得嵌入后的向量能够用于下游任务。为了评估嵌入模型的性能，通常使用一些具体的任务来衡量模型的表现。这些任务可以帮助我们了解模型是否成功捕捉到了图结构中的语义信息。

2 常用的评估任务

知识图谱嵌入模型的评估通常包括以下几类任务：

任务类型	描述
链接预测	预测知识图谱中缺失的关系，即给定头实体 (h) 和关系 (r)，预测尾实体 (t)。
实体分类	将嵌入向量作为输入进行分类任务，以评估嵌入向量的表示能力。
三元组分类	判断一个三元组 ( (h, r, t) ) 是否为正确的知识图谱事实。
节点相似度计算	通过嵌入向量计算实体之间的相似度，评估嵌入的语义保持性。
可视化	通过降维和可视化手段展示嵌入向量，直观了解嵌入的分布情况。

在这些任务中，链接预测和实体分类是最常用的评估任务，它们可以直接反映知识图谱嵌入模型在实际应用中的效果。

评估指标

在知识图谱嵌入评估中，常用的评估指标有多种，具体的选择取决于任务的类型。以下是一些常见的评估指标：

1 准确率（Accuracy）

对于分类任务（如实体分类和三元组分类），准确率是一个基本的评估指标。它表示模型预测正确的样本数量占总样本数量的比例。准确率越高，说明模型在分类任务中的表现越好。

2 命中率（Hit@K）

命中率通常用于链接预测任务中。它衡量模型预测出的前 (K) 个候选结果中是否包含正确答案。命中率越高，说明模型在预测时能够更准确地找到正确答案。

3 平均排名（Mean Rank）

平均排名用于评估模型在链接预测任务中的表现。它表示模型为正确实体分配的平均排名。较低的平均排名表示模型在链接预测中的表现较好。

4 均方误差（Mean Squared Error, MSE）

MSE主要用于回归任务或三元组分类任务中，衡量模型的预测值与真实值之间的误差。误差越小，模型的性能越好。

5 微平均和宏平均

在多分类任务中，微平均和宏平均可以分别衡量模型在不同类别上的表现。微平均计算整体正确率，宏平均则是对各类别的平均效果进行计算。

指标	描述
Accuracy	正确分类的样本比例
Hit@K	在前 (K) 个候选中包含正确答案的比例
Mean Rank	正确实体的平均排名
MSE	预测值与真实值的误差
Micro/Macro Average	不同类别上的分类性能

实例分析与代码实现

为了更好地展示知识图谱嵌入模型的评估过程，我们将以一个具体的例子来演示。本文将使用TransE模型进行知识图谱嵌入，并通过链接预测任务和实体分类任务来评估其性能。

数据集准备

我们使用FB15k数据集进行实验，这是一个广泛使用的知识图谱嵌入评估数据集。它包含了大量的实体和关系，适用于链接预测和实体分类任务。

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import numpy as np
import pandas as pd

# 加载FB15k数据集
def load_data(file_path):
    data = pd.read_csv(file_path, sep='t', header=None)
    data.columns = ['head', 'relation', 'tail']
    return data

train_data = load_data('FB15k/train.txt')
test_data = load_data('FB15k/test.txt')

print(f'训练集大小: {train_data.shape}')
print(f'测试集大小: {test_data.shape}')

TransE 模型实现

TransE 是一种简单且高效的知识图谱嵌入模型。它假设对于每个三元组 ( (h, r, t) )，头实体 ( h ) 和尾实体 ( t ) 的嵌入向量之差应该等于关系 ( r ) 的向量。

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import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Embedding

class TransE(tf.keras.Model):
    def __init__(self, num_entities, num_relations, embedding_dim):
        super(TransE, self).__init__()
        self.entity_embedding = Embedding(input_dim=num_entities, output_dim=embedding_dim)
        self.relation_embedding = Embedding(input_dim=num_relations, output_dim=embedding_dim)

    def call(self, head, relation, tail):
        head_emb = self.entity_embedding(head)
        relation_emb = self.relation_embedding(relation)
        tail_emb = self.entity_embedding(tail)
        
        # TransE 目标函数：h   r ≈ t
        score = tf.norm(head_emb   relation_emb - tail_emb, axis=1)
        return score

# 初始化模型
num_entities = len(set(train_data['head']).union(set(train_data['tail'])))
num_relations = len(set(train_data['relation']))
embedding_dim = 100

transE_model = TransE(num_entities, num_relations, embedding_dim)

模型训练

我们使用对比学习（Contrastive Learning）的方式训练TransE模型。具体来说，我们通过最小化正确三元组与错误三元组之间的距离差来优化模型。

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optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
margin = 1.0

def loss_fn(pos_score, neg_score):
    return tf.reduce_mean(tf.maximum(0.0, margin   pos_score - neg_score))

@tf.function
def train_step(pos_triplets, neg_triplets):
    with tf.GradientTape() as tape:
        pos_score = transE_model(pos_triplets[:, 0], pos_triplets[:, 1], pos_triplets[:, 2])
        neg_score = transE_model(neg_triplets[:, 0], neg_triplets[:, 1], neg_triplets[:, 2])
        loss = loss_fn(pos_score, neg_score)
    
    gradients = tape.gradient(loss, transE_model.trainable_variables)
    optimizer.apply_gradients(zip(gradients, transE_model.trainable_variables))
    return loss

# 模型训练过程
for epoch in range(100):
    pos_triplets = np.array(...)  # 正确的三元组
    neg_triplets = np.array(...)  # 随机生成的错误三元组
    loss = train_step(pos_triplets, neg_triplets)
    if epoch % 10 == 0:
        print(f'Epoch {epoch}, Loss: {loss.numpy()}')

链接预测评估

训练完成后，我们通过命中率（Hit@K）和平均排名（Mean Rank）来评估模型在链接预测任务中的性能。

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def evaluate_link_prediction(test_triplets):
    ranks = []
    hits_at_10 = 0
    for triplet in test_triplets:
        head, relation, tail = triplet
        # 计算所有可能的尾实体
        tail_scores = transE_model(head, relation, np.arange(num_entities))
        rank = np.argsort(np.argsort(tail_scores))[tail]
        ranks.append(rank)
        if rank < 10:
            hits_at_10  = 1
    
    mean

_rank = np.mean(ranks)
    hit_at_10_ratio = hits_at_10 / len(test_triplets)
    return mean_rank, hit_at_10_ratio

mean_rank, hit_at_10 = evaluate_link_prediction(np.array(test_data))
print(f'平均排名: {mean_rank}, Hit@10: {hit_at_10}')

实体分类评估

实体分类任务可以通过将实体的嵌入向量作为输入，使用简单的分类器（如逻辑回归）进行分类任务。

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from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 获取实体的嵌入向量
entity_embeddings = transE_model.entity_embedding(np.arange(num_entities)).numpy()

# 使用逻辑回归进行实体分类
clf = LogisticRegression()
clf.fit(entity_embeddings[train_entities], train_labels)

# 预测并评估准确率
pred_labels = clf.predict(entity_embeddings[test_entities])
accuracy = accuracy_score(test_labels, pred_labels)
print(f'实体分类准确率: {accuracy}')

未来发展方向	描述
更复杂的评估任务	未来可以探索更复杂的评估任务，如多跳关系推理、多模态知识图谱嵌入等，以更全面地评估模型的性能。
高效的评估框架	随着知识图谱规模的不断扩大，如何设计高效的评估框架以处理大规模知识图谱嵌入将是一个重要的研究方向。
多任务评估	知识图谱嵌入模型往往不仅用于单一任务，未来可以通过多任务评估的方法，评估模型在不同任务中的表现，并设计更适应多任务的嵌入模型。

腾讯技术创作特训营S9

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