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本文这里所说的负采样是在知识图谱领域中的负采样。
如上图所示,你可以找到一个三元组,即(Steve Jobs,FounderOF,Apple Inc)。这个三元组表示乔布斯创立了苹果公司。而此时为了确保深度学习模型总是能找到这一正确的结果,你需要找出一些不正确但与该三元组很相似的三元组,这些很相似的三元组就是负样本。负样本也可以帮助训练模型,确保自己模型得出的结果更贴近期望值而非负样本中相似的内容。
负采样中的样本也分高质量和低质量,高质量的样本就如上图中的(Bill Gates,FounderOf,Apple Inc.),该样本同(Baseball,FounderOf,Apple Inc)比起来更加可信,因为Baseball根本就不是一个人,而是一种球类运动。Bill Gates同Steve Jobs是不同的人且二者有很强的相似性。高质量的负样本可以帮助模型去判断出微小的差别,从而提升模型的准确性。
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