请解释一下 def forward(self, input_text, positive_text, negative_text): distance_positive = F.pairwise_distance(input_text, positive_text) distance_negative = F.pairwise_distance(input_text, negative_text) loss = torch.mean((distance_positive - distance_negative + self.margin).clamp(min=0)) return loss

对比损失函数（Contrastive Loss）是一种用于学习两个文本间的相似度的损失函数，通常用于文本匹配、文本检索等任务中。对于一个输入文本input和一个正样本文本T_1，对比损失函数的目标是使得两者距离尽可能地近，同时让输入文本和负样本文本T_2的距离尽可能地远。 以下是使用对比损失函数处理文本的示例代码： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.nn.functional as F from torch.utils.data import Dataset, DataLoader class TextDataset(Dataset): def __init__(self, input_data, positive_data, negative_data): self.input_data = input_data self.positive_data = positive_data self.negative_data = negative_data def __len__(self): return len(self.input_data) def __getitem__(self, idx): input_text = self.input_data[idx] positive_text = self.positive_data[idx] negative_text = self.negative_data[idx] return input_text, positive_text, negative_text class TextEncoder(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size): super(TextEncoder, self).__init__() self.encoder = nn.Sequential( nn.Linear(input_size, hidden_size), nn.ReLU(), nn.Linear(hidden_size, hidden_size), nn.ReLU(), nn.Linear(hidden_size, hidden_size) ) def forward(self, input_text): encoded_text = self.encoder(input_text) return encoded_text class ContrastiveLoss(nn.Module): def __init__(self, margin): super(ContrastiveLoss, self).__init__() self.margin = margin def forward(self, input_text, positive_text, negative_text): distance_positive = F.pairwise_distance(input_text, positive_text) distance_negative = F.pairwise_distance(input_text, negative_text) loss = torch.mean((distance_positive - distance_negative + self.margin).clamp(min=0)) return loss # Define hyperparameters input_size = 100 hidden_size = 50 learning_rate = 0.001 num_epochs = 10 batch_size = 32 margin = 0.5 # Create dataset and dataloader input_data = torch.randn(1000, input_size) positive_data = torch.randn(1000, input_size) negative_data = torch.randn(1000, input_size) dataset = TextDataset(input_data, positive_data, negative_data) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) # Define model and optimizer model = TextEncoder(input_size, hidden_size) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) # Define loss function criterion = ContrastiveLoss(margin) # Train the model for epoch in range(num_epochs): running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(dataloader, 0): input_text, positive_text, negative_text = data optimizer.zero_grad() encoded_input = model(input_text) encoded_positive = model(positive_text) encoded_negative = model(negative_text) loss = criterion(encoded_input, encoded_positive, encoded_negative) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print('Epoch %d, loss: %.3f' % (epoch+1, running_loss/len(dataloader))) ``` 在上面的示例代码中，我们首先定义了一个`TextDataset`类来处理输入数据。在`__getitem__`方法中，我们返回了输入文本、正样本文本和负样本文本。然后，我们定义了一个`TextEncoder`模型来编码输入文本。最后，我们定义了一个`ContrastiveLoss`损失函数，它计算了输入文本和正样本文本之间的距离以及输入文本和负样本文本之间的距离，并根据这两个距离计算损失。 在训练过程中，我们将输入文本、正样本文本和负样本文本作为一个batch的输入，将它们分别通过`TextEncoder`模型编码，并将编码后的结果输入到`ContrastiveLoss`损失函数中计算损失。最后，我们使用反向传播算法更新模型参数，以最小化损失函数。