如果我们的计算机内存不足,就可能导致tokenizer无法加载成功。此时,我们可以尝试减少一次加载的tokens数量,或者增加计算机的内存容量。 tokenizer文件损坏或不完整:当我们在下载或传输tokenizer文件时,可能会发生文件损坏或不完整的情况。在这种情况下,我们需要重新下载或修复tokenizer文件。 BERT模型出现问题:如果我们在加载BERT...
Tokenizer:这是一个将文本分解成tokens的工具。在BERT中,tokenizer将文本分解成subwords或words,并将其转换为模型可以理解的ID。 加载中:这是当系统正在处理或等待处理数据时的一种常见状态。在这种情况下,如果tokenizer一直处于加载状态,则可能是由于某些原因导致其未完成处理。当遇到“BERT | add tokens后tokenizer一直...
一、BertTokenizer简介 BertTokenizer是BERT模型专用的分词器,它能够将文本拆分为一个个的token,并将其转换为对应的ID。这些ID将作为模型的输入,用于后续的训练和推理。BertTokenizer不仅支持常见的分词操作,还提供了丰富的API接口,方便用户进行高级定制。 二、安装与导入 在使用BertTokenizer之前,你需要先安装transformers...
我用add_tokens()方法添加自己的新词后,BertTokenizer.from_pretrained(model)一直处于加载中。 原因:有说是词典太大,耗时hours才加载出来(我也没有真的等到过) 暂时的解决办法: 打印出新加的added_tokens.json文件中的词,手动(或代码)加到vocab.txt最后一个词的末尾; # print added tokensimportosimportjsonwith...
情况是： 我用 add_tokens()方法 添加自己的新词后，BertTokenizer.from_pretrained(model)一直处于加载中。原因： 有说是词典太大，耗时hours才加载出来（我也没有真的等到过）暂时的解决办法：参考于： https://github.com/huggingface/tokenizers/issues/615#issuecomment-821841375 ...
如果你需要向tokenizer中添加自定义词汇,可以使用add_tokens方法。这在你处理特定领域的文本时非常有用,可以确保专业词汇被正确识别和编码。 三、常见问题及解决方案 如何处理不在词汇表中的词汇(OOV词)? 对于不在BERT词汇表中的词汇,tokenizer会将其拆分成更小的子词或字符。这通常不会影响模型的性能,但如果你希望...
bert_tokenizer.add_tokens([chr(i) for i in range(ord("A"), ord("Z") + 1)]) args.len_token = len(self.bert_tokenizer) 此处了len_token记录self.bert_tokenizer新的token大小,因为要对模型进行更新。 4.模型使用调用Model,因为改变了tokenizer所以对模型的token参数进行更新,然后就可以正常使用...
BertTokenizer.add_tokens(["“", "”"]) BertModel.resize_token_embeddings(len(BertTokenizer)) 10、计算指标的问题 实体识别评价指标为 precision、 recall、 f1,注意此处统计是针对“实体”为概念进行统计的。 在做暴力枚举的span base的时候,遇上的问题有: ...
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。
self.bert_tokenizer.add_tokens([chr(i)foriinrange(ord("A"),ord("Z")+1)])args.len_token=len(self.bert_tokenizer) 此处使用了len_token记录self.bert_tokenizer新的token大小,因为要对模型进行更新。 4. 模型使用 调用BertModel,因为改变了tokenizer所以对模型的token参数进行更新,然后就可以正常使用BERT...