这里就需要使用到bert的add special token的api以及resize token embedding的api 方法2: 将先验知识的文本表示(bert目前主要介绍文本输入,即token的index作为输入)加入到原始的句子中去,然后直接修改bert的vocab,这样bert的tokenizer分词的时候就会把这些加入的先验知识的文本表示独立切分为一个token从而不会破坏先验知识。
我们可以直接用Tokenizer tokens = tokenizer( sample_txt, # 分词文本 max_length=32, # 分词最大长度 add_special_tokens=True, # 添加特殊tokens 【cls】【sep】 return_token_type_ids=False, # 返回是前一句还是后一句 padding="max_length", # padding以定义的最大长度 return_attention_mask=True, # ...
1.2 add_special_tokens 该参数指定是否添加特殊token。默认值为True。特殊token包括[CLS]、[SEP]、[MASK]等,这些token在BERT模型中具有特殊含义。 1.3 max_length 该参数指定最大输入长度。如果输入文本超过该长度,则会被截断。默认值为512。这是因为在训练过程中,BERT模型只能接受固定长度的输入序列。 二、编码器...
# add_special_tokens=False不显示[CLS][SEP] model_inputs = tokenizer(sample_text, return_tensors='pt', add_special_tokens=False) print(model_inputs) # {'input_ids': tensor([[ 2051, 10029, 2066, 2019, 8612]]), # 'token_type_ids': tensor([[0, 0, 0, 0, 0]]), ...
第二步,我们加入句子分类用的特殊token(第一个位置的是[CLS],句子结束的位置是[SEP])。 第三步,tokenizer用嵌入表中的ID代替每个token,成为训练模型的组件。 注意,tokenizer是在这一行代码里完成所有步骤的: 1tokenizer.encode("a visually...
tokenizer.encode("a visually stunning rumination on love",add_special_tokens=True) 我们的输入语句现在是传递给 DistilBERT 的正确形状。 这一步也可以用以下方式可视化: DistilBERT 的数据流 通过DistilBERT 传递输入向量的工作方式与 BERT一样。输出将是每个输入 token 的向量。每个向量由 768 个数字(浮点数)...
tokenized=batch_1[0].apply((lambda x:tokenizer.encode(x,add_special_tokens=True)))max_len=0foriintokenized.values:iflen(i)>max_len:max_len=len(i)padded=np.array([i+[0]*(max_len-len(i))foriintokenized.values])attention_mask=np.where(padded!=0,1,0) ...
modle_path='/xxx/bert-base-chinese'tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained(modle_path)model=BertModel.from_pretrained(modle_path)input_ids=torch.tensor([tokenizer.encode("五福临门",add_special_tokens=True)])withtorch.no_grad():output=model(input_ids)last_hidden_state=output[0]pooler_output=outpu...
tokenizer.encode_plus(sample[1][:min(theme_len, 200)] + sample[0], add_special_tokens=True, max_length=512, pad_to_max_length=True, return_attention_mask=True, return_tensors="pt", truncation=True) input_ids.append(encoded_dict["input_ids"]) attention_masks.append(encoded_dict["...
# 把句子编码,默认加入了special tokens了,也就是句子开头加入了[CLS] 句子结尾加入了[SEP] ids = tokenizer.encode("I love you transport", add_special_tokens=True, padding='max_length', truncation='only_first', max_length=6) print(ids) ...