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...
convert_tokens_to_ids是将分词后的token转化为id序列,而encode包含了分词和token转id过程,即encode是一个更全的过程,另外,encode默认使用basic的分词工具,以及会在句子前和尾部添加特殊字符[CLS]和[SEP],无需自己添加。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...
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...
importtransformersprint(transformers.__version__)# 3.0.1fromtransformersimportBertTokenizermax_len=50tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')# This example works fine with encode_plus().text='Transformers are more than meets the eye'encoded_dict=tokenizer.encode_plus(text,text_pair...
tokenizer.batch_encode_plus(texts, padding=True, truncation=True, max_length=self.max_length, return_tensors="pt") input_ids = encode["input_ids"].to(self.device) attention_mask = encode["attention_mask"].to(self.device) token_type_ids = encode["token_type_ids"].to(self.device) ...
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...
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']) ...
batch_tokenized = tokenizer.batch_encode_plus([text], padding=True, truncation=True, max_length=20) # 最大长度是20 那么超过的就会被截断 不到20的 会将所有的句子补齐到 句子中的最大长度。 # 1. encode仅返回input_ids # 2. encode_plus返回所有的编码信息,具体如下: # ’input_ids:是单词在...
tokenizer.convert_tokens_to_ids(x) for x in self.labels] self.model.to(self.device) def preprocess(self, text): texts = self.prompt + text token = self.tokenizer.batch_encode_plus([texts], return_tensors="pt", max_length=self.model_config.max_position_embeddings, truncation=True, ...
token=BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")# 加载预训练模型 pretrained=BertModel.from_pretrained("bert-base-chinese")# 创建编码集 encode=[]# 编码句子foriintqdm(data["sentence"]):out=token.batch_encode_plus(batch_text_or_text_pairs=[i],truncation=True,padding='max_length',max_...