用torch写一个nnlm模型

可以使用以下代码来实现一个简单的nnlm模型：

require 'nn'

-- 定义模型
model = nn.Sequential()
model:add(nn.LookupTable(vocabSize, embeddingSize))
model:add(nn.Reshape(embeddingSize * windowSize))
model:add(nn.Linear(embeddingSize * windowSize, hiddenSize))
model:add(nn.Tanh())
model:add(nn.Linear(hiddenSize, outputSize))
model:add(nn.LogSoftMax())

-- 定义损失函数
criterion = nn.ClassNLLCriterion()

-- 定义优化器
sgd = nn.StochasticGradient(model, criterion)
sgd.learningRate = 0.1

-- 训练模型
sgd:train(dataset)

其中，vocabSize表示词汇表大小，embeddingSize表示词向量维度，windowSize表示窗口大小，hiddenSize表示隐藏层大小，outputSize表示输出层大小，dataset表示训练数据集。

注意：以上代码只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。

关于lua closure factory的完整代码和中文加密的问题，由于我是一个AI语言模型，无法提供完整的代码和解密方法，建议您在相关的技术社区或论坛上寻求帮助。