学习C2CRS Ⅱ (Contrastive Learning Pretraining)

代码地址：https://github.com/RUCAIBox/WSDM2022-C2CRS
论文地址：https://arxiv.org/abs/2201.02732

CoarseToFinePretrainModel模型结构与功能

CoarseToFinePretrainModel 主要用于对比学习（Contrastive Learning）的预训练任务。它通过结合用户表示和实体表示，分别在“粗粒度”（Coarse）和“细粒度”（Fine）两个层次上进行对比学习，以学习更好的表示。它通过以下模块实现：

1. 损失函数：使用交叉熵损失函数 CrossEntropyLoss。
2. 对比学习：在用户级别（User Level）和实体级别（Entity Level）分别进行对比学习。
3. 预训练策略：支持“粗粒度”和“细粒度”对比学习的组合，以及加权组合。

主要方法与逻辑

1. 初始化方法 (__init__ 和 _build_model)

• __init__：
  • 接收一个配置对象 config。
  • 调用