我们可以通过调用`tokenizer.max_length`来获取当前maxlength的值,并通过`tokenizer.update_vocab()`方法来修改maxlength。例如,将maxlength设置为768,可以执行如下代码:`tokenizer.max_length = 768`。 4.使用设置好的Bert分词器进行文本分词。例如,将一段文本分词,可以执行如下代码:`tokens = tokenizer.encode("这是...
该参数指定是否返回溢出的tokens(超过max_length的部分)。默认值为False。 3.4 return_special_tokens_mask 该参数指定是否返回特殊token mask([CLS]、[SEP]、[MASK]等)。默认值为False。 四、总结 BERTTokenizer是一个非常强大和灵活的自然语言处理工具,在处理文本序列时,我们可以根据需要选择不同的参数进行配置。通...
max_length参数指定了输入序列的最大长度。如果输入序列超过了这个长度,BertTokenizer会对其进行截断。这个参数对于控制模型的计算量和内存消耗非常重要。较长的输入序列可能会显著增加计算时间和内存开销,因此需要根据实际情况进行调整。 3.4 truncation_strategy •默认值:“longest_first” truncation_strategy参数用于指定...
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,但是自己也会额外添加特殊字符。 token = tokenizer.tokenize(sents[0]) print(token) ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(token) print(ids) ids_encode = tokenizer.encode(sents[0]) print(ids_encode) token_en...
下面是对上面BertTokenizer参数的解释: padding:将每个sequence填充到指定的最大长度。 max_length: 每个sequence的最大长度。本示例中我们使用 10,但对于本文实际数据集,我们将使用 512,这是 BERT 允许的sequence 的最大长度。 truncation:如果为True,则每个序列中超过最大长度的标记将被截断。
# 对文本进行编码 encoded_input = tokenizer(text, max_length=1024, padding='max_length', truncation=True, return_tensors='pt') # 使用模型进行预测 outputs = model(**encoded_input) 在上面的代码中,max_position_embeddings参数用于设置BERT模型的最大位置编码数,从而决定了最大输入长度。 在TensorFlow...
encode_dict = tokenizer.encode_plus(text=tokens_a, text_pair=tokens_b, max_length=20, pad_to_max_length=True, truncation_strategy='only_second', is_pretokenized=True, return_token_type_ids=True, return_attention_mask=True) tokens = " ".join(['[CLS]'] + tokens_a + ['[SEP]'] +...
ret = tokenizer(text) # tokenizer_bert return ret #定义在读入数据时,对读到的内容应做的处理 max_length = 256 TEXT = torchtext.data.Field(sequential=True, tokenize=tokenizer_with_preprocessing, use_vocab=True, lower=True, include_lengths=True, batch_first=True, fix_length=max_length, init_to...
encode_dict = tokenizer.encode_plus(text=tokens_a, text_pair=tokens_b, max_length=20, pad_to_max_length=True, truncation_strategy='only_second', is_pretokenized=True, return_token_type_ids=True, return_attention_mask=True) tokens =" ".join(['[CLS]'] + tokens_a + ['[SEP]'] + ...
def __init__(self, texts, labels, tokenizer, max_length): self.texts = texts self.labels = labels self.tokenizer = tokenizer self.max_length = max_length def __len__(self): return len(self.texts) def __getitem__(self, idx): text = self.texts[idx] label = self.labels[idx] enc...