' # Tokenizing the two sentences together # 'pt' = PyTorch input = tokenizer(first_sentence, second_sentence, return_tensors='pt') input ## 返回的结果如下: {'input_ids': tensor([[ 101, 1045, 2066, 17953, 2361, 1012, 102, 2054, 2055, 2017, 1029, 102]]), 'token_type_ids': ...
对于文本分类,其最主要的有两个参数:input_ids,attention_mask 图2 bert 模型输入 input_ids:经过 tokenizer 分词后的 subword 对应的下标列表; attention_mask:在 self-attention 过程中,这一块 mask 用于标记 subword 所处句子和 padding 的区别,将 padding 部分填充为 0; Bert 模型输出 该模型的输出也是有多...
input_ids= tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)#将中文转换成ids#创建maskinput_mask = [1] *len(input_ids)#对于输入进行补0whilelen(input_ids) <max_seq_length: input_ids.append(0) input_mask.append(0) segment_ids.append(0)assertlen(input_ids) ==max_seq_lengthassertlen(input_mask) ...
tokenizer = BertTokenizer(os.path.join('/content/drive/MyDrive/simpleNLP/model_hub/bert-base-case','vocab.txt')) encode_dict = tokenizer.encode_plus(text=tokens, max_length=256, pad_to_max_length=True, is_pretokenized=True, return_token_type_ids=True, return_attention_mask=True) tokens ...
input_ids=tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) # 把词转换为词典中对应的序号#The mask has 1 for real tokens and 0 for padding tokens. Only real#tokens are attended to.input_mask = [1] *len(input_ids) # 下边会对长度不够的句子后边补零,但是补的零对训练没有,所以要用input_mask标记那...
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(instance.tokens) ## ID化 ## input_mask = [1] * len(input_ids) segment_ids = segment_ids padding 0 --> max_seq_length 1. 2. 3. 4. 1. 对iput_ids 补0到句子最大长度 2. 对input_mask 补0到句子最大长度 ...
这里是初始化一个例子。input_ids 是等会把一个一个词转换为词表的索引;segment_ids代表是前一句话(0)还是后一句话(1),因为这还未实例化,所以is_real_example为false。 此处tokenizer.tokenize是FullTokenizer的方法。 不同的任务可能含有的句子不一样,上面代码的意思就是若b不为空,那么max_length = 总长度 ...
newgroups_train="hello, my name is ren yong wang."inputs_tests=tokenizer(newgroups_train,truncation=True,padding=True,max_length=256,return_tensors='pt')print(inputs_tests.keys())print(inputs_tests['input_ids'].shape)# torch.Size([1, 11])model_output=model(**inputs_tests)print(model...
tensor(labels) return input_ids, attention_masks, labels def sub_encode_data(self, data): input_ids = [] attention_masks = [] print("total sample szie {}".format(len(data))) cnt =0 for sample in data: theme_len = len(sample[1]) encoded_dict = self.tokenizer.encode_plus(sample...
bertModel=BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese',output_hidden_states=True,output_attentions=True)tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') 代码语言:javascript 复制 text='让我们来看一下bert的输出都有哪些'input_ids=torch.tensor([tokenizer.encode(text)]).long()outputs=bert...