# 定义第一个句子 first_sentence = 'I like NLP.' # 定义第二个句子 second_sentence = 'What are your thoughts on the subject?' # 将两个句子进行标记化,并将结果进行填充以对齐长度,返回 PyTorch 张量 input = tokenizer([first_sentence, second_sentence], padding=True, return_tensors='pt') #...
WordpieceTokenizer的作用是对BasicTokenizer返回list中的每一个token都再次进行WPT分割。 WPT本质上是从左到右,最长匹配原则,以返回list中的bryant为例 首先从左到右,最长token为bryant, 就查看下bryant是否在vocab中,发现不在; 那么就只能减短token长度(依然遵循从左到右原则),变为bryan,发现仍然不在; 再次减短,....
初始化Tokenizer 然后,需要使用预训练模型的配置文件来初始化Tokenizer。这通常是通过指定预训练模型的名称来实现的。 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') 对文本进行分词 接下来,可以使用Tokenizer的tokenize方法对输入的文本进行分词。这将返回一个包含所有Token的列表。 tokens = tokenizer....
>>>from transformersimportBertTokenizer>>>tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-cased') 用得到的tokenizer进行分词: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>encoded_input=tokenizer("我是一句话")>>>print(encoded_input){'input_ids':[101,2769,3221,671,1368,6413,102],'t...
现在,您可以使用tokenizer对文本进行编码,并确保不会超过最大序列长度。例如: 现在,您可以使用tokenizer对文本进行编码,并确保不会超过最大序列长度。例如: 通过以上步骤,您已经成功更改了transformers.bert的最大序列长度。 请注意,本示例仅针对transformers库中的Bert模型,如果您需要更改其他模型(如GPT、Roberta等),...
BasicTokenizer(以下简称 BT)是一个初步的分词器。对于一个待分词字符串,流程大致就是转成 unicode -> 去除各种奇怪字符 -> 处理中文 -> 空格分词 -> 去除多余字符和标点分词 -> 再次空格分词,结束。 WordpieceTokenizer 按照从左到右的顺序,将一个词拆分成多个子词,每个子词尽可能长。 greedy longest-match-...
Tokenizer往BERT里边加入中文词，首先得让Tokenizer能分出词来。只需要把词加入到字典vocab.txt里边就行了吗？并不是。BERT自带的Tokenizer会强行把中文字符用空格隔开，因此就算你把词加入到字典中，也不会分出中文词来。此外，BERT做英文word piece的分词的时候，使用的是最大匹配法，这对中文分词来说精度也不够。
该参数指定是否返回特殊token mask([CLS]、[SEP]、[MASK]等)。默认值为False。 四、总结 BERTTokenizer是一个非常强大和灵活的自然语言处理工具,在处理文本序列时,我们可以根据需要选择不同的参数进行配置。通过合理的参数设置,可以让BERTTokenizer更好地适应不同的应用场景,提高模型的效果和性能。©...
max_length参数指定了输入序列的最大长度。如果输入序列超过了这个长度,BertTokenizer会对其进行截断。这个参数对于控制模型的计算量和内存消耗非常重要。较长的输入序列可能会显著增加计算时间和内存开销,因此需要根据实际情况进行调整。 3.4 truncation_strategy •默认值:“longest_first” truncation_strategy参数用于指定...