用GPT对文本进行编码，选取了隐藏状态作为文本的词嵌入embdedding。但是词嵌入的维度为4096维，太过于庞大。现设计一个模型对词嵌入进行降维，同时还需要考虑协同信息，根据共现性分数构造对比学习正负样本，在batch内训练。
代码语言：txt复制import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
class Encoder(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
super(Encoder, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
def forward(self, x):
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
class Decoder(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
super(Decoder, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
def forward(self, x):
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
class AutoEncoder(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
super(AutoEncoder, self).__init__()
self.encoder = Encoder(input_dim, hidden_dim, output_dim)
self.decoder = Decoder(output_dim, hidden_dim, input_dim)
def forward(self, x):
x = self.encoder(x)
x = self.decoder(x)
return x
# 超参数设置
input_dim = 4096
hidden_dim = 1024
output_dim = 128
learning_rate = 0.001
epochs = 100
batch_size = 32
# 初始化模型、损失函数和优化器
model = AutoEncoder(input_dim, hidden_dim, output_dim)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
# 构造共现性分数矩阵，用于生成对比学习的正负样本
co_occurrence_score = ...
# 训练
for epoch in range(epochs):
for batch in range(0, len(embeddings), batch_size):
# 获取batch数据
batch_embeddings = embeddings[batch:batch batch_size]
# 生成对比学习正负样本
positive_samples, negative_samples = generate_samples(batch_embeddings, co_occurrence_score)
# 前向传播
outputs = model(positive_samples)
# 计算损失
loss = criterion(outputs, positive_samples) criterion(model(negative_samples), negative_samples)
# 反向传播和优化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
print(f'Epoch [{epoch 1}/{epochs}], Loss: {loss.item():.4f}')在这个示例中，我们首先定义了编码器、解码器和自编码器三个模块。然后，我们设置了一些超参数，如输入维度、隐藏层维度、输出维度、学习率、训练轮数和批量大小。接着，我们初始化了模型、损失函数和优化器。
在训练过程中，我们首先构造共现性分数矩阵，然后根据这个矩阵生成对比学习的正负样本。接下来，我们将正负样本输入模型中，计算输出，然后计算损失。最后，进行反向传播和优化。
训练完成后，我们可以使用自编码器的编码器部分将高维词嵌入转换为低维表示。这样，我们既降低了词嵌入的维度，又考虑了协同信息。
