model = CBOW(word_size, EMDEDDING_DIM) loss_function = nn.NLLLoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001) #开始训练 for epoch in range(100): total_loss = 0 for context, target in data: context_vector = make_context_vector(context, word_to_ix) log_probs = model(context_vector) total_loss += loss_function(log_probs, torch.tensor([word_to_ix[target]])) optimizer.zero_grad() total_loss.backward() optimizer.step()

这段代码展示了一个 CBOW（Continuous Bag-of-Words）模型的训练过程。首先，通过实例化 CBOW 模型来创建一个模型对象，其中 word_size 是词汇表的大小，EMBEDDING_DIM 是嵌入维度。然后，定义损失函数为负对数似然损失函数（NLLLoss）。接着，创建一个优化器对象，使用随机梯度下降（SGD）算法来更新模型参数，学习率为 0.001。

接下来是训练过程。代码中使用了一个嵌套的循环结构，外层循环控制训练的轮数，内层循环遍历训练数据集中的每个样本。在内层循环中，首先通过 make_context_vector 函数将上下文转换为张量形式（通过 word_to_ix 字典将单词映射为索引），然后将上下文张量作为输入传递给 CBOW 模型，得到预测的目标单词的对数概率。接着计算预测结果与真实目标之间的损失，并累加到 total_loss 中。

在每个样本处理完成后，调用 optimizer.zero_grad() 将梯度置零，然后调用 total_loss.backward() 计算损失对模型参数的梯度，并调用 optimizer.step() 更新模型参数。

重复上述过程，直到完成指定的训练轮数。通过不断迭代优化模型参数，使得模型能够预测目标单词的概率分布接近真实分布，从而实现词嵌入的训练。

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class CBOW(torch.nn.Module): def __init__(self, word_size, embedding_dim): super(CBOW, self).__init__() self.embeddings = nn.Embedding(word_size, embedding_dim) self.linear1 = nn.Linear(embedding_dim, 128) self.activation_function1 = nn.ReLU() self.linear2 = nn.Linear(128, word_size) self.activation_function2 = nn.LogSoftmax(dim = -1)

这段代码定义了一个CBOW（Continuous Bag-of-Words）模型的类CBOW。CBOW模型是一种用于自然语言处理的神经网络模型。

在__init__方法中，模型的初始化操作被定义。它接受两个参数：word_size和embedding_dim。word_size表示词汇表的大小，embedding_dim表示词向量的维度。

在模型的初始化过程中，首先创建了一个Embedding层self.embeddings，它将输入的单词索引映射为词向量。Embedding层的大小为(word_size, embedding_dim)，其中word_size是词汇表的大小，embedding_dim是词向量的维度。

接下来，定义了两个线性层self.linear1和self.linear2。self.linear1将词向量映射到一个大小为128的隐藏层，然后通过激活函数self.activation_function1（这里使用了ReLU）进行非线性变换。self.linear2将隐藏层的输出映射为最终的预测结果，大小为word_size。最后，通过self.activation_function2（这里使用了LogSoftmax）对预测结果进行归一化。

这样，CBOW模型的架构就定义好了，可以用于训练和预测。

model = w2v.Word2Vec(sentences=seg_novel, vector_size=200, window=5, min_count=5, sg=1) model.save(data_path + 'all_CBOW.model') # 保存模型 分析以上代码

这段代码的主要功能是使用 gensim 库中的 Word2Vec 模型来训练分好词的小说文本，并将训练好的模型保存到本地文件中。具体来说，代码首先使用 Word2Vec 的构造函数来创建一个 Word2Vec 对象，该对象的训练数据为分好词的小说文本 seg_novel。具体来说，sentences 参数指定了训练数据，vector_size 参数指定了词向量的维度，window 参数指定了词向量的上下文窗口大小，min_count 参数指定了最小词频阈值，sg 参数指定了训练算法，sg=0 表示使用 CBOW 算法，sg=1 表示使用 Skip-Gram 算法。接下来，代码调用 Word2Vec 对象的 save 方法，将训练好的模型保存到 data_path + 'all_CBOW.model' 文件中。值得注意的是，该代码使用了 gensim 库来训练 Word2Vec 模型。