def create_cbow_dataset(text): data = [] for i in range(2, len(text) - 2): context = [text[i - 2], text[i - 1], text[i + 1], text[i + 2]] target = text[i] data.append((context, target)) return data cbow_train = create_cbow_dataset(text) print('cbow sample', cbow_train[0])这段代码什么意思

这段代码是用来创建一个 CBOW 模型的数据集的，其中：

- `text` 是一个文本序列，可以是一个字符串或一个列表等。
- `create_cbow_dataset` 函数遍历文本中的每个词汇，对于每个词汇，构建一个上下文窗口（context），窗口大小为 4，即包含该词汇前面 2 个词汇和后面 2 个词汇。
- `target` 是该词汇本身，即模型要预测的目标值。
- `data` 是一个列表，其中每个元素都是一个元组，包含一个上下文窗口和对应的目标词汇，即 `[(context1, target1), (context2, target2), ...]`。
- `cbow_train = create_cbow_dataset(text)` 将创建好的 CBOW 数据集赋值给 `cbow_train` 变量。
- `print('cbow sample', cbow_train[0])` 输出数据集中的第一个样本，即一个上下文窗口和对应的目标词汇。

这个 CBOW 模型数据集可以用于训练机器学习模型，使得模型能够根据上下文预测目标词汇。

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class CBOW(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embd_size, context_size, hidden_size): super(CBOW, self).__init__() self.embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embd_size) self.linear1 = nn.Linear(2*context_size*embd_size, hidden_size) self.linear2 = nn.Linear(hidden_size, vocab_size) def forward(self, inputs): embedded = self.embeddings(inputs).view((1, -1)) hid = F.relu(self.linear1(embedded)) out = self.linear2(hid) log_probs = F.log_softmax(out, dim = 1) return log_probs def extract(self, inputs): embeds = self.embeddings(inputs) return embeds这段代码什么意思

这段代码定义了一个 CBOW 模型的网络结构，其中：

- `vocab_size` 是词汇表的大小。
- `embd_size` 是词向量的维度。
- `context_size` 是上下文窗口的大小。
- `hidden_size` 是隐藏层的大小。
- `nn.Embedding(vocab_size, embd_size)` 定义了一个词向量嵌入层，用于将输入的词汇索引转换为对应的词向量。
- `nn.Linear(2*context_size*embd_size, hidden_size)` 定义了一个线性层，用于将多个词向量拼接成一个输入向量，并将其映射到隐藏层。
- `nn.Linear(hidden_size, vocab_size)` 定义了一个线性层，用于将隐藏层的输出映射到预测的词汇概率分布。
- `forward` 方法定义了模型的前向传播过程，其中：
- `inputs` 是一个输入的上下文词汇索引列表，大小为 `(2*context_size,)`。
- `embedded` 是将输入的词汇索引转换为对应的词向量，并拼接成一个输入向量，大小为 `(1, 2*context_size*embd_size)`。
- `hid` 是将输入向量映射到隐藏层，并应用激活函数得到的隐藏层输出，大小为 `(1, hidden_size)`。
- `out` 是将隐藏层的输出映射到预测的词汇概率分布，大小为 `(1, vocab_size)`。
- `log_probs` 是将预测的词汇概率分布应用 softmax 函数，并取对数得到的预测结果，大小为 `(1, vocab_size)`。
- `extract` 方法定义了从 CBOW 模型中提取词向量的操作，其中：
- `inputs` 是一个输入的词汇索引列表，大小为 `(2*context_size,)`。
- `embeds` 是将输入的词汇索引转换为对应的词向量，大小为 `(2*context_size, embd_size)`。

这个 CBOW 模型可以用于训练机器学习模型，使得模型能够根据上下文预测目标词汇，或者用于提取词汇的词向量表示。

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。