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。
subword 介于char 和 word 之间,既在一定程度保留了词的含义,又能够照顾到英文中单复数、时态导致的词表爆炸和未登录词的 OOV(Out-Of-Vocabulary)问题,将词根与时态词缀等分割出来,从而减小词表,也降低了训练难度; 例如,tokenizer 这个词就可以拆解为“token”和“##izer”两部分,注意后面一个词的“##”表示接...
大模型的分词器tokenizer（一）：word level，char level，subword level 大模型的分词器tokenizer（二）...
Bert-WWM(Whole Word Masking):Bert-WWM是针对中文的BERT变种之一,主要通过全词掩码的方式进行预训练。在英文中,BERT使用word piece tokenizer将单词拆分成多个部分,并在MASK阶段掩码其中一个部分,同时将其他部分也进行掩码。而在中文中,由于不存在字被拆分的情况,因此中文BERT使用词粒度进行掩码。具体而言,当一个词被...
一、BertTokenizer原理简述 BertTokenizer作为BERT模型的重要组成部分,主要负责将文本转化为模型可以理解的数字形式。它基于WordPiece算法,该算法能够很好地平衡词汇表的规模和文本信息的保留。通过词片(Word Piece)的方式,BertTokenizer能够处理不在词汇表中的词(OOV词),提高模型的泛化能力。 二、BertTokenizer的功能特点 ...
Tokenizer往BERT里边加入中文词，首先得让Tokenizer能分出词来。只需要把词加入到字典vocab.txt里边就行了吗？并不是。BERT自带的Tokenizer会强行把中文字符用空格隔开，因此就算你把词加入到字典中，也不会分出中文词来。此外，BERT做英文word piece的分词的时候，使用的是最大匹配法，这对中文分词来说精度也不够。
2、WordpieceTokenizer classWordpieceTokenizer(object):"""Runs WordPiece tokenziation."""def__init__(self, vocab, unk_token="[UNK]", max_input_chars_per_word=200): self.vocab = vocab self.unk_token = unk_token self.max_input_chars_per_word = max_input_chars_per_worddeftokenize(self,...
Paper:Bert-WWM,Pre-Training with Whole Word Masking for Chinese BERT Github:https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm 全词掩码并不是中文的专属,而是google最早在英文预训练任务中提出的。在英文中的使用方式是当word piece tokenizer把一个单词分割成几个部分时,在MASK阶段只要一个部分被掩码,一个单词的...
BertTokenizer主要用于分割句子,并分解成subword; BertModel是BERT的本体模型类,主要包括BertEmbeddings、BertEncoder和BertPooler三部分: BertEmbeddings用于构造word、position和token_type embedings的Embeddings, ...
BasicTokenizer主要作用: 按标点、空格分割句子,对于中文字符,通过预处理(加空格方式)进行按字分割 通过never_split指定对某些词不进行分割 处理是否统一小写 清理非法字符 WordPieceTokenizer主要作用: 进一步将词分解为子词(subword) subword介于char和word之间,保留了词的含义,又能够解决英文中单复数、时态导致的词表爆...