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(...
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...
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,add_special_tokens=False)#返回一个字典,包含id,type,mask,add_special_tokens默认为True 方式2 token_samples_c=tokenizer.encode(text=text,add_special_tokens=False)#只...
token = tokenizer.tokenize(sents[0]) print(token) # 输出:['人', '工', '智', '能', '是', '计', '算', '机', '科', '学', '的', '一', '个', '分', '支', '。'] convert_tokens_to_ids 将token映射为其对应的id(ids是我们训练中真正会用到的数据) ids = tokenizer.conver...
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...
1#将每一句转成数字(大于126做截断,小于126做PADDING,加上首尾两个标识,长度总共等于128)2defconvert_text_to_token(tokenizer, sentence, limit_size=126):34tokens = tokenizer.encode(sentence[:limit_size])#直接截断5iflen(tokens) < limit_size + 2:#补齐(pad的索引号就是0)6tokens.extend([0] * ...
将标记转化为标记id:tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)/ 标记id解码成标记:tokenizer.decode(input_ids) 将标记id和注意力掩码转化为张量 sentence='I love China'print('句子: {}'.format(sentence))# 句子: I love Chinatokens=tokenizer.tokenize(sentence)print('分词: {}'.format(tokens))# 分词:...
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。
调用tokenizer,使用tokenizer分割输入,将tokens转为ids。如下: 代码语言:javascript 复制 self.bert_tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')words=self.bert_tokenizer.tokenize(''.join(words))feature=self.bert_tokenizer.convert_tokens_to_ids(sent+[self.PAD_TOKENfor_inrange(max_sent_len...
(example,tokenizer,label_vocab,max_seq_length=256,is_test=False): if is_test: text = example else: text, label = example #tokenizer.encode方法能够完成切分token,映射token ID以及拼接特殊token encoded_inputs = tokenizer.encode(text=text, max_seq_len=None, pad_to_max_seq_len=False) input_...