transE模型理解
TransE、TransH模型都是图谱中关于实体嵌入的模型，它们都是基于向量平移的模型。
它们的目的是使 h+r=t，所以它们的损失函数是比较h+r和t之间的距离,目的是使所有三元组的h+r与t的距离之和最小,我们可以定义h+r与t之间的距离是
d(h+r, t) = L(h+r-t)
L可以是一范数也可以是二范数
但是表示学习没有明确的可以监督的地方（就是不像有些数据有lable可以用来判断模型的结果正确与否，并以此来设计损失函数），虽然我们有损失函数了，但那只是都往正确的方向训练，要是加入了负样本，可以大大提高学习的质量。
加入负样本就是采用了负采样的方法，人为的创建负样本，加入了负样本后，我们就希望正样本的损失最小，而负样本的损失最大。
损失函数就变成了
min(L(h+r-t) - L(h’+r-t’))
它们的目的是使 h+r=t，所以它们的损失函数是比较h+r和t之间的距离,目的是使所有三元组的h+r与t的距离之和最小,我们可以定义h+r与t之间的距离是
d(h+r, t) = L(h+r-t)
L可以是一范数也可以是二范数
但是表示学习没有明确的可以监督的地方（就是不像有些数据有lable可以用来判断模型的结果正确与否，并以此来设计损失函数），虽然我们有损失函数了，但那只是都往正确的方向训练，要是加入了负样本，可以大大提高学习的质量。
加入负样本就是采用了负采样的方法，人为的创建负样本，加入了负样本后，我们就希望正样本的损失最小，而负样本的损失最大。
损失函数就变成了
min(L(h+r-t) - L(h’+r-t’))
