我们继续实现 15.1 节中定义的 skip-gram 模型。然后我们将在 PTB 数据集上使用负采样来预训练 word2vec。首先，让我们通过调用函数来获取数据迭代器和这个数据集的词汇表 ，这在第 15.3 节d2l.load_data_ptb中有描述
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15.4.1。Skip-Gram 模型
我们通过使用嵌入层和批量矩阵乘法来实现 skip-gram 模型。首先，让我们回顾一下嵌入层是如何工作的。
15.4.1.1。嵌入层
如第 10.7 节所述，嵌入层将标记的索引映射到其特征向量。该层的权重是一个矩阵，其行数等于字典大小 ( input_dim)，列数等于每个标记的向量维数 ( output_dim)。一个词嵌入模型训练好之后，这个权重就是我们所需要的。
Parameter embedding_weight (torch.Size([20, 4]), dtype=torch.float32)
嵌入层的输入是标记（单词）的索引。对于任何令牌索引i，它的向量表示可以从ith嵌入层中权重矩阵的行。由于向量维度 ( output_dim) 设置为 4，因此嵌入层返回形状为 (2, 3, 4) 的向量，用于形状为 (2, 3) 的标记索引的小批量。
tensor([[[-0.6501, 1.3547, 0.7968, 0.3916],
[ 0.4739, -0.0944, 1.2308, 0.6457],
[ 0.4539, 1.5194, 0.4377, -1.5122]],
[[-0.7032, -0.1213, 0.2657, -0.6797],
[ 0.2930, -0.6564, 0.8960, -0.5637],
[-0.1815, 0.9487, 0.8482, 0.5486]]], grad_fn=<EmbeddingBackward0>)
array([[[ 0.01438687, 0.05011239, 0.00628365, 0.04861524],
[-0.01068833, 0.01729892, 0.02042518, -0.01618656],
[-0.00873779, -0.02834515, 0.05484822, -0.06206018]],
[[ 0.06491279, -0.03182812, -0.01631819, -0.00312688],
[ 0.0408415 , 0.04370362, 0.00404529, -0.0028032 ],
[ 0.00952624, -0.01501013, 0.05958354, 0.04705103]]])
15.4.1.2。定义前向传播
在正向传播中，skip-gram 模型的输入包括形状为（批大小，1）的中心词索引和 形状为（批大小，）center的连接上下文和噪声词索引，其中定义在 第 15.3.5 节. 这两个变量首先通过嵌入层从标记索引转换为向量，然后它们的批量矩阵乘法（在第 11.3.2.2 节中描述）返回形状为（批量大小，1， ）的输出 。输出中的每个元素都是中心词向量与上下文或噪声词向量的点积。contexts_and_negativesmax_lenmax_lenmax_len
skip_gram让我们为一些示例输入打印此函数的输出形状。
15.4.2。训练
在用负采样训练skip-gram模型之前，我们先定义它的损失函数。
15.4.2.1。二元交叉熵损失
根据15.2.1节负采样损失函数的定义，我们将使用二元交叉熵损失。
class SigmoidBCELoss(nn.Module):
# Binary cross-entropy loss with masking
def __init__(self):
super().__init__()
def forward(self, inputs, target, mask=None):
out = nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits(
inputs, target, weight=mask, reduction="none")
return out.mean(dim=1)
loss = SigmoidBCELoss()
回想我们在第 15.3.5 节中对掩码变量和标签变量的描述 。下面计算给定变量的二元交叉熵损失。
tensor([0.9352, 1.8462])
pred = np.array([[1.1, -2.2, 3.3, -4.4]] * 2)
label = np.array([[1.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 1.0, 0.0, 0.0]])
mask = np.array([[1,
