双编码器-解码器（Dual encoder-decoder, DED）的基础代码

双编码器-解码器（Dual Encoder-Decoder, DED）是一种深度学习架构，主要用于信息检索任务，比如问答系统或文本生成。它由两个独立的编码器组成，分别用于处理查询和文档，而一个共享的解码器则负责生成响应。基础代码框架通常包括以下几个步骤：

1. **输入预处理**：对查询和文档进行分词、向量化，比如使用TF-IDF或词嵌入技术（如Word2Vec、BERT）。

2. **编码器部分**：
- 对查询和文档分别通过各自的编码器网络，转化为密集表示向量。

   query_vector = encoder_query(query_tokens)
   doc_vectors = encoder_doc(doc_tokens)

3. **相似度计算**：利用诸如余弦相似度或点积的方式比较查询和文档的向量。

4. **解码器部分**：基于相似度得分，解码器生成最相关的回复。

5. **损失函数**：使用交叉熵或其他适当的损失函数评估模型生成的回复质量，并优化网络参数。

6. **训练与预测**：将编码好的向量传给解码器进行训练，然后在测试阶段生成响应。

loss = compute_loss(query_vector, doc_vectors, target_response)
optimizer.step(optimizer.zero_grad(), loss)