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。通过合理的参数设置,可以让BERTTokenizer更好地适应不同的应用场景,提高模型的效果和性能。©...
BertTokenizer是Hugging Face公司开发的一个用于Bert模型的分词工具。它基于WordPiece算法,可以将一个输入文本分割成一个个子词(subword)。通过将输入文本分割成子词,可以更好地捕捉到词汇的语义信息,提高模型在各种NLP任务上的表现。 3. BertTokenizer的参数 BertTokenizer有多个可调的参数,可以通过调整参数来适配不同的...
这个方法接受以下参数: 1.pretrained_model_name_or_path:预训练模型的名字或路径。这可以是一个模型名称(如 'bert-base-uncased'),一个模型文件的路径,或者一个包含模型配置和权重文件的目录。 2.cache_dir:可选参数,指定缓存目录的路径。如果提供,分词器将从这里加载预训练模型,而不是默认的缓存目录。 3....
max_length=5，max_length指定标记化文本**的长度。默认情况下，BERT执行单词片段标记化。例如，单词“p...
tokenizer = BertWordPieceTokenizer( clean_text=True, handle_chinese_chars=True, strip_accents=True, lowercase=True, ) tokenizer.train(files="/content/data_all.txt", vocab_size=vocab_size, min_frequency=1, special_tokens=special_tokens) tokenizer = BertTokenizerFast(tokenizer_object=tokenizer) 这...