class CBOW(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embd_size, context_size, hidden_size): super(CBOW, self).__init__() self.embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embd_size) self.linear1 = nn.Linear(2*context_size*embd_size, hidden_size) self.linear2 = nn.Linear(hidden_size, vocab_size) def forward(self, inputs): embedded = self.embeddings(inputs).view((1, -1)) hid = F.relu(self.linear1(embedded)) out = self.linear2(hid) log_probs = F.log_softmax(out, dim = 1) return log_probs def extract(self, inputs): embeds = self.embeddings(inputs) return embeds这段代码什么意思

这段代码定义了一个 CBOW 模型的网络结构，其中：

- `vocab_size` 是词汇表的大小。
- `embd_size` 是词向量的维度。
- `context_size` 是上下文窗口的大小。
- `hidden_size` 是隐藏层的大小。
- `nn.Embedding(vocab_size, embd_size)` 定义了一个词向量嵌入层，用于将输入的词汇索引转换为对应的词向量。
- `nn.Linear(2*context_size*embd_size, hidden_size)` 定义了一个线性层，用于将多个词向量拼接成一个输入向量，并将其映射到隐藏层。
- `nn.Linear(hidden_size, vocab_size)` 定义了一个线性层，用于将隐藏层的输出映射到预测的词汇概率分布。
- `forward` 方法定义了模型的前向传播过程，其中：
- `inputs` 是一个输入的上下文词汇索引列表，大小为 `(2*context_size,)`。
- `embedded` 是将输入的词汇索引转换为对应的词向量，并拼接成一个输入向量，大小为 `(1, 2*context_size*embd_size)`。
- `hid` 是将输入向量映射到隐藏层，并应用激活函数得到的隐藏层输出，大小为 `(1, hidden_size)`。
- `out` 是将隐藏层的输出映射到预测的词汇概率分布，大小为 `(1, vocab_size)`。
- `log_probs` 是将预测的词汇概率分布应用 softmax 函数，并取对数得到的预测结果，大小为 `(1, vocab_size)`。
- `extract` 方法定义了从 CBOW 模型中提取词向量的操作，其中：
- `inputs` 是一个输入的词汇索引列表，大小为 `(2*context_size,)`。
- `embeds` 是将输入的词汇索引转换为对应的词向量，大小为 `(2*context_size, embd_size)`。

这个 CBOW 模型可以用于训练机器学习模型，使得模型能够根据上下文预测目标词汇，或者用于提取词汇的词向量表示。