from transformers import BertTokenizer tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('/root/core/models/bert-base-uncased') # tokenizer是BertTokenizer类的一个对象,实现在models/bert/tokenization_bert.py文件中 # tokenizer的父类为PreTrainedTokenizer,实现在tokenization_utils.py文件中 # PreTrainedTokenizer的父类为...
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。 为了能直观看到每一步处理效果,我会用下面这个贯...
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...
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,...
using BertMlNet.Tokenizers; using System.Collections.Generic; using System.Linq; namespace BertMlNet { public class Bert { private List<string> _vocabulary; private readonly Tokenizer _tokenizer; private Predictor _predictor; public Bert(string vocabularyFi...
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。
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 ...
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。
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...