NeuralKG中是否提供与原始论文中一样的TransE模型？

[FujiwaraKeine]

在阅读代码中发现，NeuralKG中提供的默认的TransE模型不是与TransE模型的原始论文中不完全相同的，如loss函数采用了一种基于logSigmoid的方式，这与原始TransE基于margin的方式不同。

请问对原始论文中模型的这些改变，对模型性能的影响有多大？除此以外，NeuralKG中是否提供与原始论文中一样的TransE模型？

[Modberge]

非常感谢您的建议，我们已经在github仓库中已经更新了对于MarginRankingLoss的支持，并会在后续正式发布。

我们发现对于KGE模型，通常采用self-adversarial loss的方法要比marginranking loss方法效果要好，以下文章也可以证明这个观点：
CAKE: A Scalable Commonsense-Aware Framework For Multi-View Knowledge Graph Completion
KGTuner: Efficient Hyper-parameter Search for Knowledge Graph Learning

希望这会对您有所帮助