在使用BERTTokenizer时,我们需要了解一些常用的参数,以便更好地掌握其功能和使用方法。 一、基本参数 1.1 do_lower_case 该参数指定是否将所有文本转换为小写形式。默认值为True。当我们处理英文文本时,通常会将所有字符转换为小写形式以避免大小写不敏感的问题。 1.2 add_special_tokens 该参数指定是否添加特殊token。
tokenizerfast = BertTokenizerFast.from_pretrained('bert-base-chinese') token_samples_d=tokenizerfast(text,return_offsets_mapping=True) 可以根据offsetmapping重新设置标签对齐格式 from transformers import BertTokenizerFast tokenizer=BertTokenizerFast.from_pretrained("bert-base-chinese",do_lower_case=True,add...
do_lower_case=args['do_lower_case']) 把全部的标签类别输入到列表中。 label_cols = ["toxic", "severe_toxic", "obscene", "threat", "insult", "identity_hate"] 终于可以正式读取数据了。 databunch = BertDataBunch(DATA_PATH, LABEL_PATH, tokenizer, train_file='train.csv', val_file='valid...
self.basic_tokenizer = BasicTokenizer( do_lower_case=do_lower_case, never_split=never_split, tokenize_chinese_chars=tokenize_chinese_chars, strip_accents=strip_accents, ) self.wordpiece_tokenizer = WordpieceTokenizer( vocab=self.vocab, unk_token=self.unk_token) @property def do_lower_case(self)...
def__init__(self, vocab_file, do_lower_case=True): self.vocab=load_vocab(vocab_file) self.basic_tokenizer=BasicTokenizer(do_lower_case=do_lower_case) self.wordpiece_tokenizer=WordpieceTokenizer(vocab=self.vocab) deftokenize(self, text): ...
1-Tokenization分词-BertTokenizer 标记解析( )是将句子分割为标记的过程,其中标记Token可以是一个词,也可以是标点符号等,即NLP最基本的输入单位。 和BERT 有关的 Tokenizer 主要写在models/bert/tokenization_bert.py中。 importcollections ...
self.tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(pretrained_weights) self.data = {} self.intent_weight = [1] * len(self.intent2id) 开发者ID:ConvLab,项目名称:ConvLab,代码行数:19,代码来源:dataloader.py 示例3: save_to_onnx ▲点赞 6▼ ...
需要注意的是,do_lower_case参数需要手动显式的设置为False。 # 分词工具 bert_tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese', do_lower_case=False) # 封装类 class DataPrecessForSingleSentence(object): """ 对文本进行处理 """ def __init__(self, bert_tokenizer, max_...
self.basic_tokenizer:BasicTokenizer\ = BertTokenizer.from_pretrained(config.bert_model, do_lower_case=self.do_lower_case).basic_tokenizer 开发者ID:yahshibu,项目名称:nested-ner-tacl2020-transformers,代码行数:9,代码来源:parse_ace2004.py
BasicTokenizer(以下简称 BT)是一个初步的分词器。对于一个待分词字符串,流程大致就是转成 unicode -> 去除各种奇怪字符 -> 处理中文 -> 空格分词 -> 去除多余字符和标点分词 -> 再次空格分词,结束。 大致流程就是这样,还有很多细节,下面我依次说下。