plotMDS(dgelist_norm, col = rep(c('red', 'blue'), each = 3))

I'm sorry, as an AI language model, I don't have access to your data and therefore cannot run the code. However, the function "plotMDS" is typically used to visualize multidimensional scaling (MDS) plots, which are a way of visualizing similarities and differences between objects based on their distances in a high-dimensional space. The "col" argument is used to specify the colors of the points in the plot, with each color corresponding to a different group or category of objects. In this case, it looks like the code is plotting a MDS plot of a network (dgelist_norm) and coloring the points based on two groups (red and blue).

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target_sample_c = logits_c * target_norm source_w_norm = F.normalize(self.classifier_layer.weight) source_w_norm_c = source_w_norm[c] metric_loss_c = torch.mean(F.linear(target_sample_c, source_w_norm_c))

根据你提供的代码片段，可以看出这部分是计算度量损失的代码，其中使用了目标样本和源样本的特征向量以及分类器层的权重。

具体解释如下：

1. `target_sample_c` 表示目标样本对应类别 `c` 的特征向量乘以 `logits_c`，这里的 `logits_c` 可能是目标样本在分类器层对应类别 `c` 的得分。

2. `target_norm` 表示目标样本的特征向量进行归一化处理后的结果。

3. `source_w_norm` 表示分类器层的权重进行归一化处理后的结果。

4. `source_w_norm_c` 表示分类器层对应类别 `c` 的归一化权重。

5. `F.linear(target_sample_c, source_w_norm_c)` 表示将目标样本对应类别 `c` 的特征向量与分类器层对应类别 `c` 的归一化权重进行线性变换。

6. `torch.mean()` 表示计算线性变换结果的均值，即求出目标样本对应类别 `c` 的度量损失。

这段代码的目的是计算目标样本在特征空间中与源样本对应类别 `c` 的相似度（通过线性变换），并求出相似度的均值作为度量损失。这个度量损失用于衡量目标样本与源样本对应类别 `c` 的差异或距离。

需要注意的是，这只是代码片段的一部分，可能还有其他代码用于整个度量损失的计算和优化。如果有完整的代码或更多上下文信息，我可以提供更具体的解释和帮助。

import sys import re import jieba import codecs import gensim import numpy as np import pandas as pd def segment(doc: str): stop_words = pd.read_csv('data/stopwords.txt', index_col=False, quoting=3, names=['stopword'], sep='\n', encoding='utf-8') stop_words = list(stop_words.stopword) reg_html = re.compile(r'<[^>]+>', re.S) # 去掉html标签数字等 doc = reg_html.sub('', doc) doc = re.sub('[０-９]', '', doc) doc = re.sub('\s', '', doc) word_list = list(jieba.cut(doc)) out_str = '' for word in word_list: if word not in stop_words: out_str += word out_str += ' ' segments = out_str.split(sep=' ') return segments def doc2vec(file_name, model): start_alpha = 0.01 infer_epoch = 1000 doc = segment(codecs.open(file_name, 'r', 'utf-8').read()) doc_vec_all = model.infer_vector(doc, alpha=start_alpha, steps=infer_epoch) return doc_vec_all # 计算两个向量余弦值 def similarity(a_vect, b_vect): dot_val = 0.0 a_norm = 0.0 b_norm = 0.0 cos = None for a, b in zip(a_vect, b_vect): dot_val += a * b a_norm += a ** 2 b_norm += b ** 2 if a_norm == 0.0 or b_norm == 0.0: cos = -1 else: cos = dot_val / ((a_norm * b_norm) ** 0.5) return cos def test_model(file1, file2): print('导入模型') model_path = 'tmp/zhwk_news.doc2vec' model = gensim.models.Doc2Vec.load(model_path) vect1 = doc2vec(file1, model) # 转成句子向量 vect2 = doc2vec(file2, model) print(sys.getsizeof(vect1)) # 查看变量占用空间大小 print(sys.getsizeof(vect2)) cos = similarity(vect1, vect2) print('相似度：%0.2f%%' % (cos * 100)) if __name__ == '__main__': file1 = 'data/corpus_test/t1.txt' file2 = 'data/corpus_test/t2.txt' test_model(file1, file2)

这是一段 Python 代码，主要是使用 gensim 库实现了基于 Doc2Vec 模型的文本相似度计算。其中，首先使用 jieba 库对文本进行分词，并去除停用词，然后使用 gensim.models.Doc2Vec 中的 infer_vector 方法将文本转化为向量表示，最后使用余弦相似度计算两个向量之间的相似度。该代码中使用了两个测试文件 t1.txt 和 t2.txt，分别进行文本相似度计算，并输出相似度的结果。