发布于: 2023-6-24最后更新: 2023-7-7字数 00 分钟

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本文将介绍用于衡量知识图谱嵌入(Knowledge Graph Embedding,KGE)模型性能中最常用的几个指标:MRR,MR,HITS@1,HITS@3,HITS@10。

1. MRR

MRR的全称是Mean Reciprocal Ranking,其中Reciprocal是指“倒数的”的意思。具体的计算方法如下:
其中是三元组集合,是三元组集合个数,是指第i个三元组的链接预测排名。该指标越大越好。例如,对于三元组(Jack,born in,Italy),链接预测的结果可能是
那么,三元组(Jack,born in,Italy)的链接预测排名则是2.

2. MR

MR的全称是Mean Rank。具体的计算方法如下:
上述公式涉及的符号和MRR计算公式中涉及的符号一样。该指标越小越好。

3. HITS\@n

该指标是指在链接预测中排名小于的三元组的平均占比。具体的计算方法如下:
其中,上述公式涉及的符号和MRR计算公式中涉及的符号一样,另外是indicator函数(若条件真则函数值为1,否则为0)。一般地,取等于1、3或者10。该指标越大越好。

五、参考

 

2023-MARS-在知识图谱上进行多模态类比推理
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本博客重点研究ICLR2023上的论文“Multimodel Analogical Reasoning Over Knowledge Graphs”,包括论文精读、数据集研究和代码研究。


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