(1)使用add_special_tokens方法:该方法可以在文本的开头和结尾添加特殊token,以确保模型能够正确识别文本边界。 (2)设置do_lower_case参数:对于大小写敏感的文本,将do_lower_case参数设置为False,以避免在分词过程中改变文本的大小写。 批量处理文本 当需要处理大量文本数据时,可以使用BertTokenizer的batch_encode方法...
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。
token_samples_b=tokenizer(text,add_special_tokens=False)#返回一个字典,包含id,type,mask,add_special_tokens默认为True 方式2 token_samples_c=tokenizer.encode(text=text,add_special_tokens=False)#只返回token_ids,无须手动添加CLS与SEP 方式3 token_samples_d=tokenizer.encode_plus(text=text,max_length=...
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 return_tensors=None, #返回token_type_ids return_t...
修改了bert_tokenizer添加了新的词片, 本意是遇到这些词段不用再分词了, 我前一段事件用了低版本的transformer时, 妥妥没问题, 后来升级新版本后, 也没有debug检查, 今天出现了才发现了这个重大失误: 运行结果如下: 修改为 bert_tokenizer.add_special_tokens({"additional_special_tokens": ADDITIONAL_SPECIAL_TO...
tokens=tokenizer.tokenize(text) 上述代码中,我们首先通过from_pretrained方法加载预训练的BertTokenizer模型。然后,将输入文本传递给tokenizer的tokenize方法,得到分词后的结果。 5. BertTokenizer的输出 BertTokenizer的输出通常包含以下几个部分: 5.1 tokens tokens是一个列表,包含了将输入文本分割成的子词(subword)。可以...
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 = BertTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH) # TODO 加入新词,用于标记prompt占位符 TOKENIZER.add_special_tokens({'additional_special_tokens': ["[PROMPT]"]}) PROMPT_TOKEN_ID = TOKENIZER.get_vocab()["[PROMPT]"] CONFIG = BertConfig.from_pretrained(MODEL_PATH) ...
tokenizer.add_special_tokens({"additional_special_tokens": ["[unused1]","[unused2]","[unused3]"] }) model = AutoModel.from_pretrained(model_name, output_attentions=True)# Configure model to return attention valuesinputs = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')# Tokenize input...
# add_special_tokens=True 表示在句子的首尾添加[CLS]和[SEP]符号 train_tokenized = train_set[0].apply((lambda x: tokenizer.encode(x, add_special_tokens=True))) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. tokenizer=...这一行代码会完成以下工作: ...