embeddings = np.random.rand(len(word_to_id), emb_dim) f = open(pretrain_dir, "r", encoding='UTF-8') for i, line in enumerate(f.readlines()): # if i == 0: # 若第一行是标题，则跳过 # continue lin = line.strip().split(" ") if lin[0] in word_to_id: idx = word_to_id[lin[0]] emb = [float(x) for x in lin[1:301]] embeddings[idx] = np.asarray(emb, dtype='float32') f.close() np.savez_compressed(filename_trimmed_dir, embeddings=embeddings)

这段代码的作用是什么？

这段代码的作用是根据预训练词向量文件（pretrain_dir）对词向量进行初始化，然后将初始化后的词向量保存到文件中（即filename_trimmed_dir所指定的文件）。首先，代码使用numpy库生成一个随机初始化的词向量矩阵（embeddings），其大小为(len(word_to_id), emb_dim)，其中，len(word_to_id)表示词表中词的数量，emb_dim是指定的词向量维度。然后，代码打开预训练词向量文件，逐行读取文件内容，对每一行进行处理，提取出该行的第一个词（即词向量对应的词），判断该词是否在词表中出现过，如果出现过，则将该词对应的词向量从预训练词向量文件中读取出来，然后将其赋值给embeddings矩阵中该词对应的词向量，完成词向量的初始化。最后，代码使用numpy库将初始化后的词向量矩阵保存到文件中，文件格式为npz文件。