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。

相关问题

解释下这段代码：def generate_word_vector(word): return np.zeros((embedding_dim,)) embeddings_index = {} for word, i in word_index.items(): embeddings_index[word] = generate_word_vector(word) embedding_matrix = np.zeros((vocab_size, embedding_dim)) for word, i in word_index.items(): embedding_vector = embeddings_index.get(word) if embedding_vector is not None: embedding_matrix[i] = embedding_vector maxlen = 200 x_train = pad_sequences(x_train, maxlen=maxlen) x_test = pad_sequences(x_test, maxlen=maxlen) num_classes = np.max(y_train) + 1 y_train = to_categorical(y_train, num_classes) y_test = to_categorical(y_test, num_classes) train_x, dev_x, train_y, dev_y = train_test_split(x_train,y_train,test_size=0.2,random_state=42) train_x = np.array(train_x) dev_x = np.array(dev_x) train_y = np.array(train_y) dev_y = np.array(dev_y)

这段代码主要用于构建一个文本分类模型。下面是代码的主要功能：

1. 定义了一个名为 generate_word_vector 的函数，用于生成单词的向量表示。函数使用 numpy 库创建一个全为零的数组，其形状为 (embedding_dim,)，其中 embedding_dim 是预定义的向量维度。

2. 创建了一个名为 embeddings_index 的字典，用于存储每个单词的向量表示。字典的键是单词，值是通过 generate_word_vector 函数生成的向量。

3. 创建了一个名为 embedding_matrix 的数组，用于存储所有单词的向量表示。数组的形状为 (vocab_size, embedding_dim)，其中 vocab_size 是预定义的词汇表大小。

4. 遍历词汇表中的每个单词，并将其向量表示存储到 embedding_matrix 数组中。如果单词在 embeddings_index 字典中不存在，则将其向量表示设置为全为零的数组。

5. 对训练和测试数据进行填充，将每个文本的长度限制为 maxlen。

6. 将分类标签进行 one-hot 编码，使其可以用于训练分类器模型。

7. 将训练数据集分割为训练集和验证集，并将它们转换为 numpy 数组。

这段代码主要是为了准备数据，以便后续训练文本分类模型。

class CBOW(torch.nn.Module): def __init__(self, word_size, embedding_dim): super(CBOW, self).__init__() self.embeddings = nn.Embedding(word_size, embedding_dim) self.linear1 = nn.Linear(embedding_dim, 128) self.activation_function1 = nn.ReLU() self.linear2 = nn.Linear(128, word_size) self.activation_function2 = nn.LogSoftmax(dim = -1)

这段代码定义了一个CBOW（Continuous Bag-of-Words）模型的类CBOW。CBOW模型是一种用于自然语言处理的神经网络模型。

在__init__方法中，模型的初始化操作被定义。它接受两个参数：word_size和embedding_dim。word_size表示词汇表的大小，embedding_dim表示词向量的维度。

在模型的初始化过程中，首先创建了一个Embedding层self.embeddings，它将输入的单词索引映射为词向量。Embedding层的大小为(word_size, embedding_dim)，其中word_size是词汇表的大小，embedding_dim是词向量的维度。

接下来，定义了两个线性层self.linear1和self.linear2。self.linear1将词向量映射到一个大小为128的隐藏层，然后通过激活函数self.activation_function1（这里使用了ReLU）进行非线性变换。self.linear2将隐藏层的输出映射为最终的预测结果，大小为word_size。最后，通过self.activation_function2（这里使用了LogSoftmax）对预测结果进行归一化。

这样，CBOW模型的架构就定义好了，可以用于训练和预测。