context_vector 是特指文本向量吗
时间: 2023-12-06 10:43:09 浏览: 45
context_vector 可以指代任何一段文本生成模型中的上下文向量,通常该向量是由模型根据输入文本生成并用于下一个文本的生成。它不一定是文本向量,也可以是其他类型的向量,比如图像向量、音频向量等,这取决于生成模型的输入和输出。在自然语言处理领域中,context_vector 一般是指由语言模型生成的文本向量,用于捕捉上下文信息以生成更加准确的文本。
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#预测 context1 = ['preparation','for','is', 'doing'] context_vector1 = make_context_vector(context1, word_to_ix) a = model(context_vector1) context2 = ['People','who', 'loved', 'once'] context_vector2 = make_context_vector(context2, word_to_ix) b = model(context_vector2) print(f'文本数据: {" ".join(text)}\n') print(f'预测1: {context1}\n') print(f'预测结果: {ix_to_word[torch.argmax(a[0]).item()]}') print('\n') print(f'预测2: {context2}\n') print(f'预测结果: {ix_to_word[torch.argmax(b[0]).item()]}')
这段代码展示了如何使用训练好的 CBOW 模型进行预测。首先,定义了两个上下文 context1 和 context2,分别代表两个待预测的句子。然后,通过 make_context_vector 函数将这两个句子转换为对应的张量形式。
接下来,分别将上下文张量 context_vector1 和 context_vector2 作为输入传递给 CBOW 模型,得到模型的预测结果 a 和 b。
最后,通过打印输出展示了预测的结果。首先输出了原始文本数据,然后输出了第一个预测的上下文和预测结果,以及第二个预测的上下文和预测结果。其中,通过 torch.argmax 函数找到概率最大的单词索引,再通过 ix_to_word 字典将索引转换为对应的单词,并打印出来。
这样可以通过训练好的 CBOW 模型来预测给定上下文的目标单词。
model = CBOW(word_size, EMDEDDING_DIM) loss_function = nn.NLLLoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001) #开始训练 for epoch in range(100): total_loss = 0 for context, target in data: context_vector = make_context_vector(context, word_to_ix) log_probs = model(context_vector) total_loss += loss_function(log_probs, torch.tensor([word_to_ix[target]])) optimizer.zero_grad() total_loss.backward() optimizer.step()
这段代码展示了一个 CBOW(Continuous Bag-of-Words)模型的训练过程。首先,通过实例化 CBOW 模型来创建一个模型对象,其中 word_size 是词汇表的大小,EMBEDDING_DIM 是嵌入维度。然后,定义损失函数为负对数似然损失函数(NLLLoss)。接着,创建一个优化器对象,使用随机梯度下降(SGD)算法来更新模型参数,学习率为 0.001。
接下来是训练过程。代码中使用了一个嵌套的循环结构,外层循环控制训练的轮数,内层循环遍历训练数据集中的每个样本。在内层循环中,首先通过 make_context_vector 函数将上下文转换为张量形式(通过 word_to_ix 字典将单词映射为索引),然后将上下文张量作为输入传递给 CBOW 模型,得到预测的目标单词的对数概率。接着计算预测结果与真实目标之间的损失,并累加到 total_loss 中。
在每个样本处理完成后,调用 optimizer.zero_grad() 将梯度置零,然后调用 total_loss.backward() 计算损失对模型参数的梯度,并调用 optimizer.step() 更新模型参数。
重复上述过程,直到完成指定的训练轮数。通过不断迭代优化模型参数,使得模型能够预测目标单词的概率分布接近真实分布,从而实现词嵌入的训练。