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...
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...
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...
预训练BERT的Tokenizer有着强大的embedding的表征能力,基于BERT的Tokenizer的特征矩阵可以进行下游任务,包括文本分类,命名实体识别,关系抽取,阅读理解,无监督聚类等。由于最近的工作涉及到了Tokenizer,利用hugging face的transformers学习了Tokenizer,整理了这篇博客,如有理解表达不当,欢迎大家指正。 Tokenizer 加载预训练BERT的...
def forward(self, batch_sentences): 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']) ...
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_...
encode_dict = tokenizer.encode_plus(text=tokens_a, text_pair=tokens_b, max_length=20, pad_to_max_length=True, truncation_strategy='only_second', is_pretokenized=True, return_token_type_ids=True, return_attention_mask=True) tokens =" ".join(['[CLS]'] + tokens_a + ['[SEP]'] + ...
from transformers import BertTokenizer import os tokens = ['我','爱','北','京','天','安','门'] tokenizer = BertTokenizer(os.path.join('/content/drive/MyDrive/simpleNLP/model_hub/bert-base-case','vocab.txt')) encode_dict = tokenizer.encode_plus(text=tokens, max_length=256, pad_...