通过使用 tokenizer.batch_encode_plus() 函数,文本序列被转换为数字标记。 为了序列长度的统一,每组的最大长度为 25。当设置 pad_to_max_length=True 参数时,序列将被相应地填充或截断。当启用 truncation=True 参数时,超过指定最大长度的序列将被截断。 # tokenize and encode sequences in the training set t...
tokenizer.batch_encode_plus返回一个字典,其中包括以下键: input_ids: 类型:torch.Tensor(如果return_tensors='pt') 描述: 编码后的输入 ID 序列,形状为(batch_size, max_length)。每个 ID 对应于词汇表中的一个 token。 attention_mask: 类型:torch.Tensor(如果return_tensors='pt') 描述: 一个用于指示哪...
batch_tokenized = self.tokenizer.batch_encode_plus(batch_sentences, add_special_tokens=True, max_length=66, pad_to_max_length=True) input_ids = torch.tensor(batch_tokenized['input_ids']) attention_mask = torch.tensor(batch_tokenized['attention_mask']) bert_output = self.bert(input_ids, a...
从下可以看到,虽然encode直接使用tokenizer.tokenize()进行词拆分,会保留头尾特殊字符的完整性,但是自己也会额外添加特殊字符。 token = tokenizer.tokenize(sents[0]) print(token) ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(token) print(ids) ids_encode = tokenizer.encode(sents[0]) print(ids_encode) token_en...
tokenizer.encode_plus函数为我们结合了多个步骤。 将句子分割成token。 添加特殊的[CLS]和[SEP]标记。 将这些标记映射到它们的ID上。 把所有的句子都垫上或截断成相同的长度。 创建注意力Masl,明确区分真实 token 和[PAD]token。 以下是HuggingFace目前提供的类列表,供微调。 BertModel BertForPreTraining BertFor...
data.target_list self.max_len = max_len def __len__(self): return len(self.title) def __getitem__(self, index): title = str(self.title[index]) title = " ".join(title.split()) inputs = self.tokenizer.encode_plus( title, None, add_special_tokens...
I see that from version 2.4.0 I was able to use encode_plus() with BertTokenizer However it seems like that is not the case anymore. AttributeError: 'BertTokenizer' object has no attribute 'encoder_plus' Is there a replacement to encode_...
使用BertTokenizerFast ,相比BertTokenizer要快一些 def batch_encode_data(self,data,thread=8): pool = ThreadPoolExecutor(thread) results = [] batch_size = int(len(data)/(thread-1)) start = 0 for i in range(thread): sub_data = data[start:start+batch_size] start = start+batch_size if...
idx): # 对文本进行编码 encoded = self.tokenizer.encode_plus( self.sentences[idx],...