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 BERT由Encoder Layer堆叠而成,Encoder Layer的组成与Transformer的Encoder Layer一致: 自注意力...
token_type_ids: 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。
token_type_ids主要用于句子对,比如下面的例子,两个句子通过[SEP]分割,0表示Token对应的input_ids属于第一个句子,1表示Token对应的input_ids属于第二个句子。不是所有的模型和场景都用得上token_type_ids。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>encoded_input=tokenizer("您贵姓?","免贵姓李"...
抱抱脸有一个 Token 级别的BERT实现,BertForTokenClassification 。 defforward(self, input_ids:Optional[torch.Tensor] =None, attention_mask:Optional[torch.Tensor] =None, token_type_ids:Optional[torch.Tensor] =None, position_ids:Optional[torch.Tensor] =None, head_mask:Optional[torch.Tensor] =None, ...
tokens_bert.append(token) # 添加token token_type_ids.append(0) # 这个表示一般用0,1,2,...表示是第几句话, 该函数一般只接收一个句子, 因此都是0 tokens_bert.append("[SEP]") # 置入分句标志 token_type_ids.append(0) # 置入分句标志的标识 ...
token type IDs是在BERT模型的返回值中包含的一种重要元数据,它们有助于区分不同的单词和符号,并使得模型能够在训练和推理过程中保持一致性。五、masking策略BERT模型的训练过程中采用了masking策略,即将输入序列中的一些单词或符号进行掩码处理,以强制模型学习上下文信息。这种策略有助于提高模型的泛化能力,使其能够更...
另外还有input_mask,token_type_ids和use_one_hot_embeddings,scope四个可选参数,scope参数会影响计算图中tensor的名字前缀,如不填写,则前缀为”bert”。在下文中,其余参数会在使用时进行说明。 BertModel的计算都在__init__函数中完成。计算流程如下: ...
return token_ids, attn_masks, token_type_ids, label else: return token_ids, attn_masks, token_type_ids 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 模型准备 模型1: AI检测代码解析 class BertTextModel_encode_layer(nn.Module): ...
def forward(self, input_ids=None, attention_mask=None, token_type_ids=None, position_ids=None, head_mask=None, inputs_embeds=None, start_positions=None, end_positions=None,): outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids, ...
model_input_names) # ['input_ids', 'token_type_ids', 'attention_mask'] 以这三个为字典keys送给前向的一个过程 sample_text = 'time flies like an arrow' # add_special_tokens=False不显示[CLS][SEP] model_inputs = tokenizer(sample_text, return_tensors='pt', add_special_tokens=False) ...