tokenization.py 就是预处理进行分词的程序,主要有两个分词器:BasicTokenizer 和 WordpieceTokenizer,另外一个 FullTokenizer 是这两个的结合:先进行 BasicTokenizer 得到一个分得比较粗的 token 列表,然后再对每个 token 进行一次 WordpieceTokenizer,得到最终的分词结果。 例子:example = "Keras是ONEIROS(Open-ended N...
一、Tokenization分词-BertTokenizer 1.1 Tokenization代码 1.2 Tokenization代码讲解 二、Model-BertModel 2.1BertModel 前向传播过程 2.2 BertPreTrainedModel完整代码 2.3 BertEmbeddings 三、 BertEncoder 3.2 BertAttention 3.3 BertSelfAttention 3.4 BertSelfOutput 3.4.1 BertIntermediate 3.4.2 BertOutput 3.4.3 Bert...
在tokenization.py文件中遍布convert_to_unicode,这是用来转换为unicode编码,一般来说,输入输出不会有变化。 这个方法是用来替换不合法字符以及多余的空格,比如\t,\n会被替换为两个标准空格。 接下来会有一个_tokenize_chinese_chars方法,这个是对中文进行编码,我们首先要判断一下是否是中文字符吧,_is_chinese_char...
text_a = tokenization.convert_to_unicode(line[1])label = tokenization.convert_to_unicode(line[0]...
在tokenization.py文件中遍布convert_to_unicode,这是用来转换为unicode编码,一般来说,输入输出不会有变化。 这个方法是用来替换不合法字符以及多余的空格,比如\t,\n会被替换为两个标准空格。接下来会有一个_tokenize_chinese_chars方法,这个是对中文进行编码,我们首先要判断一下是否是中文字符吧,_is_chinese_char方...
BERT 源码中tokenization.py就是预处理进行分词的程序,主要有两个分词器:BasicTokenizer和WordpieceTokenizer,另外一个FullTokenizer是这两个的结合:先进行BasicTokenizer得到一个分得比较粗的 token 列表,然后再对每个 token 进行一次WordpieceTokenizer,得到最终的分词结果。
tokenization using the given vocabulary. For example, :obj:`input = "unaffable"` wil return as output :obj:`["un", "##aff", "##able"]`. Args: text: A single token or whitespace separated tokens. This should have already been passed through `BasicTokenizer`. ...
在tokenization.py文件中遍布convert_to_unicode,这是用来转换为unicode编码,一般来说,输入输出不会有变化。 这个方法是用来替换不合法字符以及多余的空格,比如\t,\n会被替换为两个标准空格。接下来会有一个_tokenize_chinese_chars方法,这个是对中文进行编码,我们首先要判断一下是否是中文字符吧,_is_chinese_char方...
1 BertTokenizer(Tokenization分词) 组成结构:BasicTokenizer和WordPieceTokenizer BasicTokenizer主要作用: 按标点、空格分割句子,对于中文字符,通过预处理(加空格方式)进行按字分割 通过never_split指定对某些词不进行分割 处理是否统一小写 清理非法字符 WordPieceTokenizer主要作用: ...
1.5 tokenization.py 此处定义了对输入的句子进行预处理的操作,预处理的内容包括: 转换为Unicode 切分成数组 去除控制字符 统一空格格式 切分中文字符(即给连续的中文字符之间加上空格) 将英文单词切分成小片段(如[“unaffable”]切分为[“un”, “##aff”, “##able”]) ...