' # 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...
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 ...
tokenized_sentences_2 = tokenizer(raw_datasets["train"]["sentence2"]) nputs = tokenizer("This is the first sentence.", "This is the second one.") inputs 结果:input_ids为token ids, token_type_ids用于区分两个toke序列(对应segment embeddings) 1 {'input_ids': [101, 2023, 2003, 1996, ...
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) ...
input_ids = tokenizer(texts, return_tensors='pt')['input_ids'] attention_mask = input_ids.ne(0) labels = torch.tensor([1, 0]) # 假设第一句是正面评价,第二句是负面评价 # 创建数据加载器 dataset = TensorDataset(input_ids, attention_mask, labels) sampler = RandomSampler(dataset) dataloade...
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 ...
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 ...
接下来通过tokenizer.encode_plus编码文本,得到input_ids与attention_mask。最后把这些数据都存到数组contents中。 [3] 数据集加载器 在第二节中,只是把显式的文本数据,转化成了数字化的Tensor格式。如何控制一个batch中有多少文本?如何控制数据的随机性等等? 这就需要数据集加载器。 class Dataset...
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...