给出pytorch实现的可执行的中文实体链接算法模型

你好，下面是一个用 PyTorch 实现的可执行的中文实体链接算法模型的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class ChineseEntityLinker(nn.Module):
  def __init__(self, num_embeddings, embedding_dim, hidden_dim):
    super(ChineseEntityLinker, self).__init__()
    self.embedding = nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim)
    self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, batch_first=True)
    self.linear = nn.Linear(hidden_dim, num_embeddings)

  def forward(self, input):
    # input shape: (batch_size, sequence_length)
    x = self.embedding(input)
    # x shape: (batch_size, sequence_length, embedding_dim)
    x, _ = self.lstm(x)
    # x shape: (batch_size, sequence_length, hidden_dim)
    x = self.linear(x)
    # x shape: (batch_size, sequence_length, num_embeddings)
    return x

model = ChineseEntityLinker(num_embeddings=1000, embedding_dim=128, hidden_dim=256)

在这里，`num_embeddings` 是词嵌入的数量，`embedding_dim` 是词嵌入的维度，`hidden_dim` 是 LSTM 的隐藏维度。这个模型使用了词嵌入层、LSTM 层和线性层，并且将输入的序列映射到输出的序列。你可以根据需要进行修改，以满足你的具体需求。

希望这对你有帮助！