convert_tokens_to_ids:将子词列表转化为子词对应下标的列表; convert_ids_to_tokens :与上一个相反; convert_tokens_to_string:将 subword 列表按“##”拼接回词或者句子; encode:对于单个句子输入,分解词并加入特殊词形成“[CLS], x, [SEP]”的结构并转换为词表对应下标的列表;对于两个句子输入(多个句子...
convert_ids_to_tokens(ids): 将id转化成token,输出list 先是调用basic_tokenizer,对英文单词、中文字符切词,英文按空格和标点符号来切,中文切成单字, 之后将英文单词切成小片段,太长的用UNK代替,在词典里没有的,从最右边开始切,直到到了匹配的,再循环。 长度超过某些阈值的 --> UNK unaffable-->["un", "...
1 tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs["input_ids"]) 结果 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 ['[CLS]', 'this', 'is', 'the', 'first', 'sentence', '.', '[SEP]', 'this', 'is', 'the', 'second', 'one', '.', '[SEP]'] 2、不考虑多头的原因,self-attenti...
convert_tokens_to_ids(x) for x in LABELS] 采用add_tokens将类别加入词表,resize_token_embeddings重新初始化词表的维度,手动调用tie_weights使得权重共享,样本处理核心代码如下 class Data(Dataset): def __init__(self, path, sample_length=20000): super(Data, self).__init__() self.data = [...
split_tokens.append(sub_token) returnsplit_tokens defconvert_tokens_to_ids(self, tokens): returnconvert_tokens_to_ids(self.vocab, tokens) 提取向量作为特征 这里对于输入输出稍作解释,我的输入有三个文件,train.txt,val.txt,test.txt,顾名思义了。每个文件中的一系列的句子,比如train.txt中有5000多行...
token_type_ids == 0).sum(dim=1) print(sentence_b_start) # tensor([7]) tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(viz_inputs.input_ids[0]) head_view(attention, tokens, sentence_b_start, heads=[8])本文为我原创本文禁止转载或摘编
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...
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...
self.sample_tokens = sample_tokens self.k = top_k def decode(self, tokens): return " ".join([id2token[t] for t in tokens if t != 0]) def convert_ids_to_tokens(self, id): return id2token[id] def on_epoch_end(self, epoch, logs=None): ...
tokenizer.convert_ids_to_tokens(tokenizer.encode('五福临门')) ['[CLS]', '五', '福', '临', '门', '[SEP]'] 原来在tokenizer帮我们把句子转换成id是,已经为我们添加好了[CLS],[SEP]等信息。 有了input_ids之后,就可以进一步进行编码了。