写一段skip_gram代码,定义了一个名为 Skip_Gram 的类,用于实现 Skip-Gram 网络结构。其中,构造函数 init() 中定义了两个参数:词典大小(voc_size)和每个嵌入向量的维度(emb_size);并通过 paddle.nn.Embedding() 方法定义了一个嵌入层(embedding layer),用于将输入的词语 ID 转换成嵌入向量。在 forward() 方法中,首先将输入数据中的中心词、目标词和标签分别进行堆叠操作,生成对应的 tensor。然后将中心词和目标词分别通过嵌入层得到对应的嵌入向量,接着通过点积运算得到中心词和目标词之间的相似度,并通过 sigmoid 函数估计这个词是正样本还是负样本的概率。最后,通过损失函数计算得到模型的损失值。
时间: 2024-02-15 19:04:03 浏览: 23
好的,以下是一个简单的 Skip-Gram 模型的实现代码:
```python
import paddle.nn as nn
import paddle
class Skip_Gram(nn.Layer):
def __init__(self, voc_size, emb_size):
super().__init__()
# 定义嵌入层
self.embedding = nn.Embedding(num_embeddings=voc_size, embedding_dim=emb_size)
# 定义输出层
self.linear = nn.Linear(in_features=emb_size, out_features=voc_size)
def forward(self, center_words, target_words, label):
# 将中心词和目标词分别通过嵌入层得到对应的嵌入向量
center_emb = self.embedding(center_words)
target_emb = self.embedding(target_words)
# 计算中心词和目标词之间的相似度
sim = paddle.multiply(center_emb, target_emb)
sim = paddle.sum(sim, axis=1)
# 通过 sigmoid 函数计算这个词是正样本还是负样本的概率
pred = paddle.nn.functional.sigmoid(sim)
# 计算模型的损失值
loss = paddle.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits(pred, label)
return loss
```
这个类实现了 Skip-Gram 模型的训练过程。在构造函数 init() 中,我们定义了两个参数:词典大小(voc_size)和每个嵌入向量的维度(emb_size),并通过 paddle.nn.Embedding() 方法定义了一个嵌入层(embedding layer),用于将输入的词语 ID 转换成嵌入向量。在 forward() 方法中,我们首先将输入数据中的中心词、目标词和标签分别进行堆叠操作,生成对应的 tensor。然后将中心词和目标词分别通过嵌入层得到对应的嵌入向量,接着通过点积运算得到中心词和目标词之间的相似度,并通过 sigmoid 函数估计这个词是正样本还是负样本的概率。最后,通过损失函数计算得到模型的损失值。