from transformers import BertTokenizer tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') text = '[CLS] 武1松1打11老虎 [SEP] 你在哪 [SEP]' tokenized_text = tokenizer.tokenize(text)#切词 方式1 token_samples_a = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenized_text)#只返回token_ids,手...
Tokenizer: <class 'transformers.models.bert.tokenization_bert.BertTokenizer'> Text: The problems of your past are your business. The problems of your future are my privilege. Tokens: [UNK],pro,##ble,##ms,of,your,pa,##st,are,your,business,.,[UNK],pro,##ble,##ms,of,your,future,are,my...
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 like NLP.' # Second sentence to be tokenized second_sentence = 'What...
BERT的Tokenizer支持多种任务,包括但不限于文本分类、命名实体识别、关系抽取、阅读理解等。在问答任务中,Tokenizer会将问题和文本分别添加[CLS]和[SEP]标记,并将它们拼接在一起。在文本分类任务中,Tokenizer会将文本添加[CLS]和[SEP]标记,并将它们拼接在一起。例如,在问答任务中,Tokenizer的作用是将问题和文本进行...
在BERT中,Tokenizer是一个非常重要的组件,它负责将输入的文本转化为模型能够处理的格式。本文将深入介绍BERT中的Tokenizer,帮助读者更好地理解其原理和应用。 一、Tokenizer的基本概念 Tokenizer,即分词器,是自然语言处理中的一个基本工具。它的作用是将输入的文本切割成一个个独立的单元,这些单元被称为Token。Token...
可以看到,BertTokenizer在给原始文本处理时,自动给文本加上了[CLS]和[SEP]这两个符号,分别对应在词表中的索引数字为101和102。decode()之后,也将这两个符号反向解析出来了。 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...
BERT tokenizer的原理如下: 分词:首先,BERT tokenizer会将输入文本按照空格和标点符号进行分割,得到一系列的子词或单词。 子词切分:对于英文等传统分词较简单的语言,每个单词通常被视为一个独立的子词。而对于中文等复杂语言,BERT tokenizer会进一步将每个单词切分成更小的子词,例如"中国"可能切分成"中"和"国"这两...
# 使用时是zh_bert_file_pathopt=parser.parse_args()print("参数初始化成功")returnopt# 加载基础的分词器模型,使用的是基础的bert模型。`uncased`意思是不区分大小写defget_bert_tokenizer(args):en2Tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained(args.en_bert_file_path)zh2Tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained(...
BertTokenizer不仅是简单的文本分词工具,更是自然语言处理中的关键组件。本文将深入探讨BertTokenizer的工作原理、使用技巧以及它在NLP任务中的重要作用,帮助读者更好地理解并运用这一强大工具,提升文本处理效果。
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