接下来,可以使用Tokenizer的tokenize方法对输入的文本进行分词。这将返回一个包含所有Token的列表。 tokens = tokenizer.tokenize('Hello, world!') 将分词结果转换为ID 最后,可以使用Tokenizer的convert_tokens_to_ids方法将分词结果转换为Token ID序列。这将为每个Token分配一个唯一的ID,便于模型进行处理。 input_ids ...
1 tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs["input_ids"]) 结果 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 ['[CLS]', 'this', 'is', 'the', 'first', 'sentence', '.', '[SEP]', 'this', 'is', 'the', 'second', 'one', '.', '[SEP]'] 2、不考虑多头的原因,self-attenti...
tokenize(token) else: split_tokens = self.wordpiece_tokenizer.tokenize(text) return split_tokens def _convert_token_to_id(self, token): """Converts a token (str) in an id using the vocab.""" return self.vocab.get(token, self.vocab.get(self.unk_token)) def _convert_id_to_token(...
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_encode = tokenizer.convert_ids_to_tokens(ids_encode) print(token_encode) # 输出结果: #['人', '工', '智', '能...
tokenized_text = tokenizer.tokenize(text)#切词 方式1 token_samples_a = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenized_text)#只返回token_ids,手动添加CLS与SEP token_samples_b=tokenizer(text)#返回一个字典,包含id,type,mask,无须手动添加CLS与SEP 方式2 ...
BertTokenizer常用方法: from_pretrained:从包含词表文件(vocab.txt)的目录中初始化一个分词器; tokenize:将文本(词或者句子)分解为子词列表; convert_tokens_to_ids:将子词列表转化为子词对应的下标列表; convert_ids_to_tokens :与上一个相反; convert_tokens_to_string:将subword列表按“##”拼接回词或者句子...
[tokenizer.tokenize(i)foriinsamples]#将句子分割成一个个token,即一个个汉字和分隔符9input_ids = [tokenizer.convert_tokens_to_ids(i)foriintokenized_text]#把每个token转换成对应的索引10input_ids =torch.LongTensor(input_ids)1112#读取预训练模型13model = BertForMaskedLM.from_pretrained(model_name,...
tokens=tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids)fortoken,idinzip(tokens,input_ids):print('{:8}{:8,}'.format(token,id)) BERT有一种处理token化输入的独特方法。 从上面的屏幕截图中,我们可以看到两个特殊token[CLS]和[SEP]。 [CLS]token表示分类,用于表示句子级别的分类,在分类时使用。
可以看到input_ids的长度跟输入的“五福临门”并不一样,这是为什么呢,我们继续看一下: tokenizer.convert_ids_to_tokens(tokenizer.encode('五福临门')) ['[CLS]', '五', '福', '临', '门', '[SEP]'] 原来在tokenizer帮我们把句子转换成id是,已经为我们添加好了[CLS],[SEP]等信息。
tokenizer.encode("xxx")的时候，是用到了一种subword的算法。讲英文单词拆解成为了词源词根。所以你看到...