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(...
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...
add_special_tokens=True, # 指定序列的最大长度 max_length = 10, truncation = True, # 在序列的右侧添加填充标记 pad_to_max_length='right') # 打印整数序列 print("整数序列: {}".format(sent_id)) # 将整数转换回文本 print("标记化文本:",tokenizer.convert_ids_to_tokens(sent_id)) 输出 整...
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...
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。
最后找到预测值中最大值对应的序号,然后通过 tokenizer.convert_ids_to_tokens() 在词表中查找,转换成对应的字。 import numpy as np sample = prediction_scores[0].detach().numpy() pred = np.argmax(sample, axis=1) tokenizer.convert_ids_to_tokens(pred)[14] ...
然后根据tokens构造attention_mask: attention_mask = [ 1ift !='[PAD]'else0fortintokens]print(attention_mask) [1, 1, 1, 1, 1, 0, 0] 将所有tokens 转为 token id: token_ids =tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)print(token_ids) ...
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。 有了input_ids之后,就可以进一步进行编码了。
indexed_tokens = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenized_text) for tup in zip(tokenized_text, indexed_tokens): print (tup) ('[CLS]', 101) ('after', 2044) ('stealing', 11065) ('money', 2769) ('from', 2013) ('the', 1996) ...
1. 第一步,你必须生成 BERT tokens。为此,你可以使用 BERT Tokenizer。 2. 第二步是将数据转换成BERT模型可以使用的格式,并使用BERT进行词嵌入。 3.为BERT创建一个序列分类模型。 4. 训练序列分类模型。 5. 在测试集上评估模型。 4. BERT Tokenization和嵌入 ...