#[CLS] -> 101 #编码是101 #[SEP] -> 102 #编码是102 ' ' in tokenizer.vocab #False #不在词汇表之内 一个具体的应用: sentence = 'I like NLP ' tokenizer.tokenize(sentence) 输出:['i', 'like', '[UNK]'] 句子配对的 tokenized: # First sentence to be tokenized first_sentence = 'I ...
我们在开头添加特殊标记,例如 [CLS](代表分类),在句子之间添加 [SEP](代表分离)。如图(机器语言模型)所示。我们还分配分段嵌入来告诉 BERT 哪些标记属于哪个句子。 示例:原文:“ChatGPT 令人着迷。”格式化标记:[“[CLS]”、“Chat”、“##G”、“##PT”、“is”、“fascinating”、“.”、“[SEP]”] 掩...
PRETRAINED_POSITIONAL_EMBEDDINGS_SIZES def __init__( self, vocab_file, do_lower_case=True, do_basic_tokenize=True, never_split=None, unk_token="[UNK]", sep_token="[SEP]", pad_token="[PAD]", cls_token="[CLS]", mask_token="[MASK]", tokenize_chinese_chars=True, strip_accents=...
然后在序列最开始添加[CLS]标记,以及在每句话末尾添加[SEP]标记。 单句话添加一个[CLS]和一个[SEP],双句话添加一个[CLS]和两个[SEP]。 [CLS]标记对应的表示作为整个序列的表示,[SEP]标记是专门用来分隔句子的。 注意:处理长度时需要考虑添加的[CLS]和[SEP]标记,使得最终总的长度=seq_length;[PAD]标记在...
tokens_b=Noneiftext_b:tokens_b= tokenizer.tokenize(text_b)#这里主要是将中文分字iftokens_b:#如果有第二个句子,那么两个句子的总长度要小于 max_seq_length - 3#因为要为句子补上[CLS], [SEP], [SEP]_truncate_seq_pair(tokens_a, tokens_b, max_seq_length - 3)else:#如果只有一个句子,只用...
我们现在可以 tokenize 数据集了。注意,这里我们要做的事情与上面的示例稍有不同。上面的例子只处理了一个句子。在这里,我们将使用批处理的方式 tokenize 和处理所有的句子(仅为了资源考虑,notebook 将处理更小的一组示例,比如 2000 个示例)。 Tokenization ...
很简单就像 BERT 的设定一般,两句拼起来,加上 [CLS] 和 [SEP],直接取 [CLS] 位置输出向量预测,进行 finetune。 标准四法第二法,单句分类任务。 和双句不同的是,直接拿单句,前面加入 [CLS] 输入,之后同样取 [CLS] 位置输出来预测,进行 finetune。 标准四法第三法,问答(QA)任务。 将问题和答题所需上下...
tokenize:将文本(词或者句子)分解为子词列表; 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...
from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer, BertModel, BertForMaskedLM# 加载词典tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')# 分词(加入特定的分词标识符)text ="[CLS] Who was Jim Henson ? [SEP] Jim Henson was a puppeteer [SEP]"tokenized_text = tokenizer.tokenize(text)...
''})# 一些特殊符号的值和Tokenizer的用法:print(zh2Tokenizer.vocab_size)# 21128print(en2Tokenizer.vocab_size)# 30522print(en2Tokenizer.pad_token_id)# 0print(en2Tokenizer.unk_token_id)# 100print(en2Tokenizer.bos_token_id)# Noneprint(en2Tokenizer.convert_ids_to_tokens(101))# [CLS]print(en2To...