已经知道语料和词向量，预训练模型源码

好的，以下是一个简单的预训练模型源码示例，主要包括数据预处理、模型定义、训练和测试等步骤：

1. 数据预处理

首先需要准备好预训练模型所需的语料数据，这里以英文数据为例，可以使用nltk库来进行数据预处理和分词等操作：

import nltk
from nltk.corpus import gutenberg

# 读取语料数据
corpus = gutenberg.raw('shakespeare-hamlet.txt')

# 分词
tokens = nltk.word_tokenize(corpus)

# 去除标点符号和停用词
stop_words = set(nltk.corpus.stopwords.words('english'))
words = [word.lower() for word in tokens if word.isalpha() and word.lower() not in stop_words]

2. 模型定义

定义一个简单的词嵌入模型，输入为一个单词，输出为它在词表中的向量表示。这里使用Python中的PyTorch库来定义模型：

import torch
import torch.nn as nn

class WordEmbeddingModel(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim):
        super(WordEmbeddingModel, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        
    def forward(self, x):
        x = self.embedding(x)
        return x

3. 训练模型

定义好模型后，就可以开始训练了。这里使用随机梯度下降（SGD）算法来优化模型参数，每次使用一个单词作为输入，预测其下一个单词，并计算损失函数：

# 定义超参数
vocab_size = len(set(words))
embedding_dim = 100
learning_rate = 0.001
num_epochs = 1000

# 定义模型和损失函数
model = WordEmbeddingModel(vocab_size, embedding_dim)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 开始训练
for epoch in range(num_epochs):
    for i in range(0, len(words)-1):
        input_word = torch.tensor([words[i]])
        target_word = torch.tensor([words[i+1]])
        
        # 前向传播和计算损失
        output_word = model(input_word)
        loss = criterion(output_word, target_word)
        
        # 反向传播和更新参数
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
    if (epoch+1) % 100 == 0:
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))

4. 测试模型

训练完成后，可以测试模型的性能，这里可以输入一个单词，输出它的向量表示：

# 测试模型
test_word = 'king'
test_word_idx = torch.tensor([words.index(test_word)])
test_word_vector = model(test_word_idx).detach().numpy()

print('Word:', test_word)
print('Vector:', test_word_vector)

以上就是一个简单的预训练模型的示例源码，可以根据实际情况进行修改和优化。