这段代码什么意思 for word, i in tokenizer.word_index.items(): if word in model: embedding_matrix[i] = model[word]

这段代码的目的是生成一个词嵌入矩阵，该矩阵包含了所有单词在预训练词向量模型中的向量表示。首先，该代码使用tokenizer.word_index获取了每个单词在tokenizer中的索引。然后，对于每个单词，如果该单词在预训练的词向量模型中存在，则将该单词的向量表示存储在embedding_matrix的对应索引位置上。最终，该代码会生成一个形如(vocabulary_size, embedding_dim)的二维数组，其中每行表示一个单词的向量表示。这个矩阵可以作为神经网络的初始词嵌入层的权重矩阵来使用。