使用 GloVe 预训练词向量初始化未知词的向量

在使用 GloVe 预训练词向量构建词典时，可以通过设置 unk_init 参数来指定初始化未知词的向量的方法。可以使用预训练的词向量来初始化未知词的向量，以提高模型的性能。

下面是修改后的代码，其中 unk_init=torch.Tensor.normal_ 指定了使用标准正态分布来初始化未知词的向量：

TEXT.build_vocab(train_data, vectors="glove.840B.300d", unk_init=torch.Tensor.normal_)

解释：

• unk_init=torch.Tensor.normal_ 指定了使用标准正态分布来初始化未知词的向量。
• 标准正态分布是一种常见的分布，它可以帮助模型更好地学习未知词的表示。
• 使用预训练的词向量初始化未知词的向量可以提高模型的性能，因为这些词向量已经包含了大量的语义信息。

注意：

• 在使用预训练的词向量初始化未知词的向量时，需要确保预训练的词向量与模型的词向量空间保持一致。
• 可以尝试不同的初始化方法，例如使用随机向量或预训练的词向量的平均值，并根据实际情况选择最佳的初始化方法。