第一步:Tokenization, 输入的句子经过分词后,首尾添加[CLS]与[SEP]特殊字符,后转换为数字id 第二步:Embedding, 输入到BERT模型的信息由三部分内容组成: 表示内容的token ids 表示位置的position ids 用于区分不同句子的token type ids 将三种信息分别输入Embedding层 如果出现输入是句子对的情况呢? BERT Architecture...
首先我们简单地假设我们有一个token,我们假设我们的字典大小(vocabulary_size) = 5, 对应的的token_id 是2,这个token所在的位置是第0个位置,我们最大的位置长度为max_position_size = 6,以及我们可以有两种segment,这个token是属于segment = 0的情况。 首先我们分别对三种不同类型的分别进行 embedding lookup的操作...
input_ids = torch.tensor([[1, 2, 3, 0, 0], [4, 5, 6, 7, 8]]) # 输入序列的token id attention_mask = torch.tensor([[1, 1, 1, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1]]) # 输入序列的attention mask # 进行前向传播 logits = model(input_ids, attention_mask)print(logits.size())...
其指导思想是“简单”:使用( MASK) token随机mask 15%的单词输入,之后运行基于编码器的BERT标注,然后基于所提供的上下文中的其他non-masked词序列预测被mask的单词含义。然而,这种原始的mask方法有一个问题——模型只在[ MASK]token出现在输入中时才尝试预测,而我们希望模型不管输入中出现了什么tokens都能够尝试预测正...
在文本的处理中,一般首先是要对文本进行分词,然后构建词库,再将token映射为ID。当在使用预训练bert时,由于词库大小已经固定(中文bert一般为21168),那么使用者需要做的只是将文本进行分词,然后利用bert固定词库将切分好的token映射为对应的ID。Bert中关于分词的代码基本全在tokenization.py中 Bert分词起最主要功能的两个...
input_ids = torch.tensor([[1, 2, 3, 0, 0], [4, 5, 6, 7, 8]]) # 输入序列的token id attention_mask = torch.tensor([[1, 1, 1, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1]]) # 输入序列的attention mask # 进行前向传播 logits = model(input_ids, attention_mask) ...
第一步,用BERT tokenizer把句子分为两个token; 第二步,我们加入句子分类用的特殊token(第一个位置的是[CLS],句子结束的位置是[SEP])。 第三步,tokenizer用嵌入表中的ID代替每个token,成为训练模型的组件。 注意,tokenizer是在这一行代码...
将所有tokens 转为 token id: 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]) ...
a.2.1 在80%的概率下，用[MASK]标记替换该token, 比如my dog is hairy -> my dog is [MASK]a.2.2 在10%的概率下, ⽤⼀个随机的单词替换该token, 比如my dog is hairy -> my dog is apple a.2.3 在10%的概率下, 保持该token不变, 比如my dog is hairy -> my dog is hairy a.3 ...
attention_mask[idx] =0input_ids[idx] = tokeniser.mask_token_id My question is, if the attention mask stays as original is with all 1s to give the model more context, does that mean that the input_ids also need to be modified? Or are they not related in that sense?