解释一下代码意思：class TrainDataset(Dataset): def __init__(self, triples, nentity, nrelation, negative_sample_size, mode):

这段代码定义了一个名为TrainDataset的类，它继承自PyTorch的Dataset类。该类的作用是将三元组数据（triples）转换为PyTorch可以处理的数据集。

在该类的构造函数__init__中，有以下参数：

- triples：三元组数据，包含主体实体、关系和客体实体。例如，(1, 2, 3) 表示主体实体为1，关系为2，客体实体为3。
- nentity：实体总数，用于生成负样本。
- nrelation：关系总数，用于生成负样本。
- negative_sample_size：负样本数量，用于训练Negative Sampling方法。
- mode：数据集模式，包括训练集（'train'）和测试集（'test'）。

在TrainDataset类中，定义了三个方法：

- __len__：返回数据集的大小，即三元组数量。
- __getitem__：根据索引获取一个样本，包括正样本和负样本。正样本是给定的三元组，负样本是根据Negative Sampling方法生成的三元组。
- negative_sampling：根据给定的三元组，生成负样本。在生成负样本时，需要保证生成的三元组与原始三元组不同，并且与原始三元组的实体和关系有一定的区别。这里使用的负采样方法是Bernoulli Negative Sampling。