' # 将两个句子进行标记化,并将结果进行填充以对齐长度,返回 PyTorch 张量 input = tokenizer([first_sentence, second_sentence], padding=True, return_tensors='pt') # 获取 attention_mask,用于指示实际输入和填充部分 input['attention_mask'] ## 返回结果 #tensor([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0,...
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...
实际上,BertTokenizer的编码过程还包括了类型标识(Token Type IDs)和注意力掩码(Attention Mask)的生成。 解决方法: 深入理解编码过程:除了Token IDs外,还要了解并熟悉类型标识和注意力掩码的作用及生成方式。这将有助于你更好地利用BertTokenizer进行文本编码。 正确使用编码结果:在将文本输入模型之前,确保正确使用了...
Token IDs用于标识每个词片在词汇表中的位置,而Attention Mask则用于标识哪些位置是真实的文本内容,以区分填充(Padding)部分。这两种编码共同为BERT模型提供输入。 三、如何使用BertTokenizer 安装与导入:首先,你需要安装transformers库,该库包含了BertTokenizer的实现。安装完成后,你可以通过简单的导入语句引入BertTokenizer...
return_attention_mask=True, #返回special_tokens_mask 特殊符号标识 return_special_tokens_mask=True, #返回offset_mapping 标识每个词的起止位置,这个参数只能BertTokenizerFast使用 #return_offsets_mapping=True, #返回length 标识长度 return_length=True, ...
return_attention_mask=True) tokens =" ".join(['[CLS]'] + tokens_a + ['[SEP]'] + tokens_b + ['[SEP]']) token_ids = encode_dict['input_ids'] attention_masks = encode_dict['attention_mask'] token_type_ids = encode_dict['token_type_ids']print(tokens)print(token_ids)print(at...
一般来说,这个mask由两种特殊的token构成:1表示有效的token,0表示无效的token。通过attention_mask,模型可以忽略padding等无效token,提高计算效率。 6. 总结 本文深入探讨了BertTokenizer的参数和用法。作为NLP领域中文本处理的重要工具,BertTokenizer能够有效地对文本进行分词,并生成模型需要的输入。熟练掌握BertTokenizer的...
return_attention_mask=True) tokens = ['[CLS]'] + tokens + ['[SEP]'] print(' '.join(tokens)) print(encode_dict['input_ids']) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 结果: Truncation was not explicitly activated but `max_length` is provided a specific...
attention mask是一个二维矩阵,用于指示哪些位置是padding token,哪些位置是真实的token。 2.4 return_token_type_ids 该参数指定是否返回token type ids。默认值为"False"。token type ids是一个二维矩阵,用于指示每个token所属的句子编号。 三、其他参数 3.1 stride 该参数指定滑动窗口的步长。默认值为0,即不使用...
tokenizer的目的是为了分词,encode对分词后的每个单词进行编码 encode与encoder的区别: encode仅返回input_ids encoder返回: input_ids:输入的编号,101代表[cls],102代表[sep] token_type_ids:单词属于哪个句子,第一个句子为0,第二句子为1 attention_mask:需要对哪些单词做self_attention发布...