tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased',do_lower_case=True)encoded_data_train=tokenizer.batch_encode_plus(df[df.data_type=='train'].Title.values,add_special_tokens=True,return_attention_mask=True,pad_to_max_length=True,max_length=256,return_tensors='pt')encoded_data_val=...
在使用BERTTokenizer时,我们需要了解一些常用的参数,以便更好地掌握其功能和使用方法。 一、基本参数 1.1 do_lower_case 该参数指定是否将所有文本转换为小写形式。默认值为True。当我们处理英文文本时,通常会将所有字符转换为小写形式以避免大小写不敏感的问题。 1.2 add_special_tokens 该参数指定是否添加特殊token。
利用tokenizer的add_special_tokens方法:该方法允许你向已存在的分词结果中添加自定义的特殊标记。这对于在文本中插入特定信息(如分隔符、标签等)非常有用。 三、优化词汇表 词汇表是BertTokenizer的重要组成部分,它决定了如何将文本转换为模型可以理解的标记序列。优化词汇表可以提高模型的性能和准确性: 定期更新词汇表...
在transformer 不同版本里 fromtransformersimportBertTokenizer,BertModel# modelbert_tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('dataset/scibert_scivocab_cased/')bert_model=BertModel.from_pretrained('dataset/scibert_scivocab_cased/')ADDITIONAL_SPECIAL_TOKENS=["<O:Prot>","</O:Prot>","<S:Bind>","</S:...
out = tokenizer.encode_plus( text=sents[0], text_pair=sents[1], #当句子长度大于max_length时,截断 truncation=True, #一律补零到max_length长度 padding='max_length', max_length=30, add_special_tokens=True, #可取值tf,pt,np,默认为返回list ...
encoded_dict = tokenizer.encode_plus( input_text, add_special_tokens=True, max_length=max_seq_length, pad_to_max_length=True, return_attention_mask=True, return_tensors='pt' ) inputs_ids.append(encoded_dict['input_ids']) attention_masks.append(encoded_dict['attention_mask']) ...
tokenizer.encode("a visually stunning rumination on love", add_special_tokens=True) 我们的输入句子现在已经处理成DistilBERT可以处理的格式了。 如果你已经读过Illustrated BERT,那么这一步的可视化如下: DistilBERT处理流程 DistilBERT处理输入向量的流程类似于BERT。输出是每一个token对应一个向量。每个向量...
'").findall(ls)) # 把数组转成独热 labels_id = convert_to_one_hot(labels, label_list) contents = [] count = 0 for i, content in tqdm(enumerate(sentences)): label = labels_id[i] encoded_dict = config.tokenizer.encode_plus( content, # 输入文本 add_special_tokens=True, # 添加 '...
tokenizer.encode_plus(sample[1][:min(theme_len, 200)] + sample[0], add_special_tokens=True, max_length=512, pad_to_max_length=True, return_attention_mask=True, return_tensors="pt", truncation=True) input_ids.append(encoded_dict["input_ids"]) attention_masks.append(encoded_dict["...
Adding a New Special Token to the Tokenizer: A Guide, Embeddings Altered by Inclusion of Unique Tokens, Adding Standard Special Tokens to Hugging Face Tokenizer and Model: A Guide