BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer的预训练模型,它在自然语言处理领域取得了显著的成果。在BERT中,Tokenizer是一个非常重要的组件,它负责将输入的文本转化为模型能够处理的格式。本文将深入介绍BERT中的Tokenizer,帮助读者更好地理解其原理和应用。 一、Tokenizer的基本概念 T...
BERT Tokenizer是基于BERT预训练模型的一种分词工具。BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer结构的预训练模型,其主要利用了上下文信息来对文本进行编码。在进行分词任务时,BERT Tokenzier会将输入的文本序列按照一定的规则进行切分,并为每个切分出的单词或者字分配一个唯一的编号。
主要新增了tokenizeOnnxTensor方法,返回适配bert模型输入的onnx tensor 完整demo代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 publicclassOnnxTests{publicstaticvoidmain(String[]args)throws IOException,OrtException{BertTokenizer bertTokenizer=newBertTokenizer("D:\\model\\vocab.txt");varenv=OrtEnvi...
BERT的Tokenizer支持多种任务,包括但不限于文本分类、命名实体识别、关系抽取、阅读理解等。在问答任务中,Tokenizer会将问题和文本分别添加[CLS]和[SEP]标记,并将它们拼接在一起。在文本分类任务中,Tokenizer会将文本添加[CLS]和[SEP]标记,并将它们拼接在一起。例如,在问答任务中,Tokenizer的作用是将问题和文本进行...
tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')tokens=t.encode(...).tokens 切分效果为: Tokenizer: <class 'transformers.models.bert.tokenization_bert.BertTokenizer'> Text: The problems of your past are your business. The problems of your future are my privilege. Tokens: [UNK],pro...
# 使用时是zh_bert_file_pathopt=parser.parse_args()print("参数初始化成功")returnopt# 加载基础的分词器模型,使用的是基础的bert模型。`uncased`意思是不区分大小写defget_bert_tokenizer(args):en2Tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained(args.en_bert_file_path)zh2Tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained(...
再来看BertTokenizer类下的method。 def_tokenize(self, text): split_tokens=[]ifself.do_basic_tokenize:fortokeninself.basic_tokenizer.tokenize(text, never_split=self.all_special_tokens):#If the token is part of the never_split setiftokeninself.basic_tokenizer.never_split: ...
下面介绍一种BertTokenizerFast的方法解决这种问题 BertTokenizerFast中可以选择返回return_offsets_mapping,若12被切分为整体12,则会返回一个(1,3)的offset,代表有两个光标 from transformers import BertTokenizerFast tokenizerfast = BertTokenizerFast.from_pretrained('bert-base-chinese') ...
BERT tokenizer的原理如下: 分词:首先,BERT tokenizer会将输入文本按照空格和标点符号进行分割,得到一系列的子词或单词。 子词切分:对于英文等传统分词较简单的语言,每个单词通常被视为一个独立的子词。而对于中文等复杂语言,BERT tokenizer会进一步将每个单词切分成更小的子词,例如"中国"可能切分成"中"和"国"这两...
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