BERT 的 Tokenizer 先试下模型自带的 tokenizer。 #!pip install transformers[sentencepiece] from transformers import AutoTokenizer checkpoint = 'bert-base-uncased' tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint) print(tokenizer.vocab) print(f'The vocabulary size is {len(tokenizer.vocab)}') ## 词...
bert的理解-参数详细计算 考虑三种不同的embedding: Token:tokenizer中一共涉及21128个字/词(vocab_size=21128),参数量为21128∗768=16226304 Segment:一共有两种segment(type_vocab_size=2),参数量为2∗768=1536 Position:序列最长为512(max_position_embeddings=512),参数量为512∗768=393216 三种embedding相...
BERT 源码中 tokenization.py 就是预处理进行分词的程序,主要有两个分词器:BasicTokenizer 和 WordpieceTokenizer,另外一个 FullTokenizer 是这两个的结合:先进行 BasicTokenizer 得到一个分得比较粗的 token 列表,然后再对每个 token 进行一次 WordpieceTokenizer,得到最终的分词结果。 BasicTokenizer BasicTokenizer(以下...
BERT 源码中 tokenization.py 就是预处理进行分词的程序,主要有两个分词器:BasicTokenizer 和 WordpieceTokenizer,另外一个 FullTokenizer 是这两个的结合:先进行 BasicTokenizer 得到一个分得比较粗的 token 列表,然后再对每个 token 进行一次 WordpieceTokenizer,得到最终的分词结果。 BasicTokenizer BasicTokenizer(以下...
vocab=self.vocab, unk_token=self.unk_token) @property def do_lower_case(self): return self.basic_tokenizer.do_lower_case @property def vocab_size(self): return len(self.vocab) def get_vocab(self): return dict(self.vocab, **self.added_tokens_encoder) ...
print("=" * 20, "字个数:", bert_tokenizer.vocab_size, "=" * 20) # 获取input/mask train_input = X_train["input_ids"] train_mask = X_train["attention_mask"] train_input = np.asarray(train_input) train_mask = np.asarray(train_mask) ...
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...
为了分出词来，我们修改了一下BERT的Tokenizer，加入了一个“前分词（pre_tokenize）”操作。这样我们就可以分出中文词来，具体操作如下：1. 把中文词加入到vocab.txt；2. 输入一个句子s，用pre_tokenize先分一次词，得到 ；3. 遍历各个 ，如果 在词表中则保留，否则将 用BERT自带的tokenize函数再分一次；4. ...
import torchimport transformersfrom transformers import AutoTokenizerfrom bertviz.transformers_neuron_view import BertModelfrom bertviz.neuron_view import showimport numpy as npprint(torch.__version__) # 1.12.1+cu113print(transformers.__version__) # 4.30
最后是FullTokenizer,这个是两者的集成版,先进行BasicTokenizer,后进行WordpieceTokenizer。当然了,对于中文,就没必要跑WordpieceTokenizer。 下面简单提一下convert_by_vocab,这里是将具体的内容转换为索引。 以上就是切分了。 词向量编码 刚刚对数据进行了切分,接下来我们跳到函数convert_single_example,进一步进行词向量编...