add_special_tokens=True, # 指定序列的最大长度 max_length = 10, truncation = True, # 在序列的右侧添加填充标记 pad_to_max_length='right') # 打印整数序列 print("整数序列: {}".format(sent_id)) # 将整数转换回文本 print("标记化文本:",tokenizer.convert_ids_to_tokens(sent_id)) 输出 整...
tokens = tokenizer.tokenize(ds['text'][0]) print("tokens=",tokens) ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) print("ids = ",ids) tokens= ['晚', '了', '半', '小', '时', ',', '七', '元', '套', '餐', '饮', '料', '就', '给', '的', '罐', '装', '...
fortokeninself.basic_tokenizer.tokenize(text): forsub_tokenintoken: # 有的字符在预训练词典里没有 # 这部分字符替换成[UNK]符号 ifnotsub_tokeninself.vocab: split_tokens.append('[UNK]') else: split_tokens.append(sub_token) returnsplit_tokens defconvert_tokens_to_ids(self, tokens): returncon...
token_ids =tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)print(token_ids) [101, 1045, 2293, 7211, 102, 0, 0] 将token_ids 与 attention_mask 转为tensor: token_ids =tf.convert_to_tensor(token_ids) token_ids= tf.reshape(token_ids, [1, -1]) attention_mask=tf.convert_to_tensor(attention_mas...
tokens=tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids)fortoken,idinzip(tokens,input_ids):print('{:8}{:8,}'.format(token,id)) BERT有一种处理token化输入的独特方法。 从上面的屏幕截图中,我们可以看到两个特殊token[CLS]和[SEP]。 [CLS]token表示分类,用于表示句子级别的分类,在分类时使用。
fork, vindata:k = [tokenizer.convert_tokens_to_ids(i)foriink]v = [label2id[i]foriinv]input_ids = [cls_id] + klabels = [unword_label_id] + viflen(input_ids) > max_seq_len-1:input_ids = input_ids[:max...
input_tokens = bert_tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids) 1. 2. 3. 4. 5. 5. 接下来,我们需要使用段嵌入将它们连接起来,以区分问题和上下文段落。问题的片段嵌入将被添加到问题的标记向量中,并且类似地用于上下文段落的片段嵌入。这甚至应该在将其用作 BERT 模型的输入之前完成。这些添加由转换器库...
print(tokenizer.convert_ids_to_tokens(sen_code['input_ids'])) # ['[CLS]', '这', '个', '故', '事', '没', '有', '终', '点', '[SEP]', '正', '如', '星', '空', '没', '有', '彼', '岸', '[SEP]']
同理convert_ids_to_tokens,就是上述方法的逆过程 encode(从此方法开始,只有transformers可以实现) convert_tokens_to_ids是将分词后的token转化为id序列,而encode包含了分词和token转id过程,即encode是一个更全的过程,另外,encode默认使用basic的分词工具,以及会在句子前和尾部添加特殊字符[CLS]和[SEP],无需自己添加...
使用tokenizer中的convert_tokens_to_ids方法,将英语单词根据对应的词汇表转换成embedding。手动将每个句子的长度填充到512,并根据句子长度填写attention_mask的值。此外,处理每个单词时,记录其对应的实体类别,并将其记录在annofile中,便于后续精度的计算。 对于om模型而言,要求的输入是.bin格式的,并将每条数据对应的三...