主要就是将一段文本中的某些在字典中有释义的token用其解释的cls(pooler)向量去替换其自身的向量然后做对比学习

1. main.py: 入口函数
2. configuration.py: 配置文件
3. dataprocesser.py: 处理dataset和collate_fn的
4. utils.py: 主要是trainer的定义
5. model.py: 模型，基于Bert_Mutil_Replaced去做对比学习，并加上了mlm的损失
6. Bert_Mutil_Replaced.py: hugging face的Bert模型，稍微修改了一下self-attention内容