# 导入进度条库fromtqdmimportnotebook# 创建一个空列表来保存整数序列sent_id=[]# 遍历每个推文foriinnotebook.tqdm(range(len(text))):encoded_sent=tokenizer.encode(text[i],add_special_tokens=True,max_length=25,truncation=True,pad_to_max_length='right')# 将整数序列保存到列表中sent_id.append(enc...
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。
'").findall(ls)) # 把数组转成独热 labels_id = convert_to_one_hot(labels, label_list) contents = [] count = 0 for i, content in tqdm(enumerate(sentences)): label = labels_id[i] encoded_dict = config.tokenizer.encode_plus( content, # 输入文本 add_special_tokens=True, # 添加 '...
# 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) 1. 2. 3. 输出: [101, 1045, 2293, 2017...
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=True, # 添加特殊[CLS]和[SEP]标记 max_length=64, # 填充和截断长度 pad_to_max_length=True, return_attention_mask=True, # 返回注意力掩码 return_tensors='tf'# 返回TensorFlow张量 ) input_ids.append(encoded_dict['input_ids']) ...
defconvertexamples2tf(examples,tokenizer,max_length=128):features=[]foriintqdm(examples):input_dict=tokenizer.encode_plus(i.text_a,add_special_tokens=True,# Add'CLS'and'SEP'max_length=max_length,# truncatesiflen(s)>max_length return_token_type_ids=True,return_attention_mask=True,pad_to_max...
add_special_tokens=True, # 添加 '[CLS]' 和 '[SEP]' max_length=pad_size, # 填充 & 截断长度 pad_to_max_length=True, padding='max_length', truncation='only_first', return_attention_mask=True, # 返回 attn. masks. return_tensors='pt' # 返回 pytorch tensors 格式的数据 ...
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)...
1tokenizer.encode("a visually stunning rumination on love", add_special_tokens=True) 现在我们的输入句子是可以传递给DistilBERT的适当状态了。 这个步骤可视化起来长这样: 从DistilBERT经过 输入向量从DistilBERT经过,输出每个输入token的向...