Trans系列中的hits@10、Mean rank

1、Mean rank

首先 对于每个 testing triple，以预测tail entity为例，我们将（h,r,t）中的t用知识图谱中的每个实体来代替，然后通过fr（h,t）函数来计算分数，这样我们可以得到一系列的分数，之后按照 升序将这些分数排列。

f函数值是越小越好，那么在上个排列中，排的越前越好。

现在重点来了，我们去看每个 testing triple中正确答案也就是真实的t到底能在上述序列中排多少位，比如说t1排100，t2排200，t3排60.......，之后对这些排名求平均，Mean rank就得到了。

 

2、hits@10

还是按照上述进行f函数值排列，然后去看每个testing triple正确答案是否排在序列的前十，如果在的话就计数+1，最终  排在前十的个数/总个数   就是Hit@10