convert_tokens_to_ids是将分词后的token转化为id序列,而encode包含了分词和token转id过程,即encode是一个更全的过程,另外,encode默认使用basic的分词工具,以及会在句子前和尾部添加特殊字符[CLS]和[SEP],无需自己添加。从下可以看到,虽然encode直接使用tokenizer.tokenize()进行词拆分,会保留头尾特殊字符的完整性,但...
批量处理:你可以使用batch_encode_plus方法对多个文本进行批量处理,提高处理效率。 自定义词汇:如果你需要处理一些特定的词汇或短语,你可以通过修改vocab.txt文件来添加自定义词汇。 处理长文本:对于超过模型最大输入长度的文本,你可以使用truncate或padding方法进行截断或填充。 多语言支持:除了英文外,BertTokenizer还支持...
text = '你好,世界!' input_ids = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True) 对多个文本进行批量编码(使用__call__方法或batch_encode_plus方法): texts = ['你好', '世界'] inputs = tokenizer(texts, add_special_tokens=True, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True) input_...
self._maxlength=maxlength defcall(self,inputs):print(type(inputs))print(inputs)tokenized=tokenizer.batch_encode_plus(inputs,add_special_tokens=True,return_tensors='tf',max_length=self._maxlength,padding='max_length',truncation=True)returntokenized defbuild_classifier_model():text_input=tf.keras....
encode_dict = tokenizer.encode_plus(text=tokens, max_length=256, pad_to_max_length=True, is_pretokenized=True, return_token_type_ids=True, return_attention_mask=True) tokens = ['[CLS]'] + tokens + ['[SEP]']print(' '.join(tokens))print(encode_dict['input_ids']) ...
encode_dict = tokenizer.encode_plus(text=tokens_a, text_pair=tokens_b, max_length=20, pad_to_max_length=True, truncation_strategy='only_second', is_pretokenized=True, return_token_type_ids=True, return_attention_mask=True) tokens = " ".join(['[CLS]'] + tokens_a + ['[SEP]'] +...
python 元组列表排序
>>> tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased-distilled-squad") >>> tokenized = tokenizer.encode_plus("I ate a clock yesterday.", "It was very time consuming.") >>> tokenized {'input_ids': [101, 1045...
因此，它首先对句子进行标记化，将其截短为max_length-2（如果truncation=True），然后在开头添加[CLS]...
input_ids = tf.constant(tokenizer.encode("Hello, my dog is cute", add_special_tokens=True))[None, :] # Batch size 1 outputs = model(input_ids) last_hidden_states = outputs[0] # The last hidden-state is the first element of the output tuple ...