5)最后由self.vocab.w2i把拆分好的tokens转为ids,[8815, 8740, 8148, 6631, 6768, 2419, 828, 7312, 1957, 7490]。注意:这里‘##70’对应的是8740,‘70’对应是另外一个id。因为‘##’用来表明当前token是否和前面的token是一个词,所以此处非中文单字外字典内出现的token都应该由##开头的形式,比如‘be...
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...
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...
token_type_ids 用来区分输入的两个句子。 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1] 表示前 7 个标记属于第一个句子,后 5 个标记属于第二个句子。 第一个句子的所有标记 ID 都是 0,第二个句子的所有标记 ID 都是 1。 attention_mask: ...
type_vocab_size:token_type_ids的类型。segment_ids类别 [0,1]。2 initializer_range:模型权重norm初始化的方差。0.02 pad_token_id:填充字符。 layer_norm_eps:Layer normalization层中epsilon的值。Layer normalization是一种归一化方法,使得每个样本在每个特征维度上的均值为0,方差为1,对于神经网络的训练非常有用...
将token_ids还原成text '''sentences=[]foridsintoken_ids:sentence=list(map(lambdax:self._id2token[x],ids))sentence=''.join(sentence).replace('</w>',' ')sentences.append(sentence)returnsentencesdef_token2id(self,token):iftokeninself.vocab:returnself.vocab.index(token)returnself.vocab.inde...
它的意思是标记[CLS]的ID是 ;标记I的DI是 等等。 现在,我们将token_ids以及attention_mask作为BERT模型的输入,然后获取每个标记的相应嵌入表示。 下图显示我们如何使用预训练的BERT模型来获得嵌入表示的。为了清晰起见,我们画出了标记本...
因为Transformer结构所决定其输入和输出的长度相等的,而且对于中文预训练模型,做法是将中文拆成一个个的字来做学习的,因此每一个token就是一个字。对于一句话,我们会在其头上加[cls]在尾部加[SEP],并且BERT是一个多任务的预训练过程,现在假设text_a是我们需要获取向量的句子,text_b为空,那么,输入:...
use_token_type: bool. Whether to add embeddings for `token_type_ids`. 类型令牌的id,如果要使用类型令牌,那么该参数必须指定 token_type_ids: (optional) int32 Tensor of shape [batch_size, seq_length]. Must be specified if `use_token_type` is True. ...
如图2所示,首先我们需要将原始的语料格式化成一个一个的句子;然后再将其转换成对应的Token ID,并在首尾分别加上和,同时对于标签来说因为首尾加入的这两个Token不需要进行预测所以在对应位置上需要标识出来以便在计算损失的时候对其忽略;最后,在输入模型之前在对其进行Padding处理和构造得到相应的PaddingMask向量。