encode: 将文本转换为模型输入的数字序列(token IDs)。 encode_plus: 除了生成token IDs,还提供额外的数据结构,如attention_mask、token_type_ids等,适合复杂输入准备。以及提供句子编码拼接功能。 batch_encode_plus: 对一批文本进行编码,可以自动处理填充和截断,以确保所有输入具有相同的长度。 decode: 将token IDs...
print(tokenizer(example)) print(tokenizer(example,add_special_tokens=False)) print(tokenizer(example,add_special_tokens=True)) 输出结果为: {'input_ids': [1, 8784, 349, 579, 1179, 28723], 'attention_mask': [1, 1, 1, 1, 1, 1]} {'input_ids': [8784, 349, 579, 1179, 28723], ...
my_phrase="Ciao, come va?"# an equivalent version istokenizer(my_phrase,other parameters)bert_input=tokenizer.encode(my_phrase,add_special_tokens=True,return_tensors='tf',max_length=110,padding='max_length',truncation=True)attention_mask=bert_input>0outputs=bert(bert_input,attention_mask)['po...
encode: 将文本转换为模型输入的数字序列(token IDs)。 encode_plus: 除了生成token IDs,还提供额外的数据结构,如attention_mask、token_type_ids等,适合复杂输入准备。以及提供句子编码拼接功能。 batch_encode_plus: 对一批文本进行编码,可以自动处理填充和截断,以确保所有输入具有相同的长度。 decode: 将token IDs...
attention_mask是一个用于指示模型在处理输入序列时应关注哪些tokens的二进制掩码。它通常与自注意力(self-attention)机制一起使用,这是Transformer模型的核心组件。 在许多自然语言处理任务中,我们需要将不同长度的文本序列输入到模型中。为了实现这一点,我们通常会对较短的序列进行填充(padding),使所有序列具有相同的长...
Fast(name_or_path='prajjwal1/bert-tiny',vocab_size=30522,model_max_len=1000000000000000019884624838656,is_fast=True,padding_side='right',truncation_side='right',special_tokens={'unk_token':'[UNK]','sep_token':'[SEP]','pad_token':'[PAD]','cls_token':'[CLS]','mask_token':'[MASK]...
我们周边的事物每天都在变化，大到国家，小到路边。有时候你为变化震惊，有时候对它们熟视无睹。
使用预训练模型进行句对分类（Paddle、PyTorch）
input_ids=dictionary['input_ids']tok_type=dictionary['token_type_ids']attention_mask=dictionary['attention_mask']returninput_ids,tok_type,attention_mask 并在下面的行中获得一个错误: 代码语言:javascript 复制 ...outputs=bert(encoder_inputs) ...
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