bert-base-cased是区分大小写,不需要事先lower-case;而bert-base-uncased不能区分大小写,因为词表只有小写,需要事先lower-case。 基本使用示例: fromtransformersimportBertModel,BertTokenizerBERT_PATH='./bert-base-cased'tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained(BERT_PATH)print(tokenizer.tokenize('I have a good...
from transformers import AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-multilingual-cased") #Get the values for input_ids, token_type_ids, attention_mask def tokenize_adjust_labels(all_samples_per_split): tokenized_samples = tokenizer.batch_encode_plus(all_samples_per_split["...
如果有来自不同语言的数据集,可能需要使用bert-base-multilingual-cased。具体来说,如果你的数据集是德语、荷兰语、中文、日语或芬兰语,则可能需要使用专门针对这些语言进行预训练的分词器。可以在此处查看相应的预训练标记器的名称[1]。特别地,如果数据集中的文本是中文的,需要使用bert-base-chinese模型,以及其相应的...
代码片段:使用Hugging Face Transformers的多语言BERT from transformers import BertTokenizer, BertModel import torch tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-multilingual-cased') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-multilingual-cased') text = "BERT理解多种语言!" inputs = tokenizer(...
hugging face总结四个常见分词器：https://huggingface.co/transformers/tokenizer_summary.html 预训练环境...
看看“拥抱脸”( huggingface which ),上面写着: from transformers import BertTokenizer, BertModel tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-multilingual-cased') model = BertModel.from_pretrained("bert-base-multilingual-cased") text = "Replace me by any text 浏览8提问于2020-08-18得票...
代码片段:使用 Hugging Face Transformers 的多语言 BERT fromtransformersimportBertTokenizer, BertModelimporttorch tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-multilingual-cased') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-multilingual-cased') ...
and there are 9 million lines like this Now, I am trying to get embeddings from these tokens like this: defembedding: tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-multilingual-cased', do_lower_case=False) model = BertModel.from_pretrained('bert-base-multilingual-cased') ...
对于多语言文本处理,你可以选择支持多语言的预训练BERT模型(如bert-base-multilingual-cased)。这些模型经过训练,能够处理多种语言的特点。在使用时,只需将模型名称替换为相应的多语言模型即可。 如何优化Tokenizer性能? 在处理大量文本时,Tokenizer的性能至关重要。你可以通过以下方法优化Tokenizer的性能: (1)使用批量处...
BERT中NER的正确格式化数据应该是以token为单位的序列,每个token包括词语和对应的标签。常见的格式是BIO(Begin, Inside, Outside)或者BIOES(Begin, In...