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, # ...
在词表(vocab.txt)中添加若干个自定义的特殊 tokens,词表大小由 N 增大到 M。新建一个 M 维的 embedding layer。将BERT 原来的 N 维 embedding layer 中的 pretrained weights,按照词表顺序,复制到新的 M 维 embedding layer 中。替换掉 BERT 原来的 N 维 embedding layer。这里就需要使用到bert的add spec...
# BERT的分词操作不是以传统的单词为单位,而是以wordpiece为单位(比单词更细粒度的单位) # add_special_tokens=True 表示在句子的首尾添加[CLS]和[SEP]符号 train_tokenized = train_set[0].apply((lambda x: tokenizer.encode(x, add_special_tokens=True))) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. tokeni...
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...
# 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) 输出: [101, 1045, 2293, 2017, 3665, 102] 【注】不...
, add_special_tokens=False) # forward of embedding module input_embeddings = token_embedding(model_inputs['input_ids']) # batch_size, seq_len, hidden_size print(input_embeddings.shape) # torch.Size([1, 5, 768]) mha(input_embeddings...
add_special_tokens=True, max_length=max_seq_length, pad_to_max_length=True, return_attention_mask=True, return_tensors='pt' ) inputs_ids.append(encoded_dict['input_ids']) attention_masks.append(encoded_dict['attention_mask']) inputs_ids = torch.cat(inputs_ids, dim=0) ...
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) ...
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...
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)...