from transformers import BertTokenizer tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') text = '[CLS] 武1松1打11老虎 [SEP] 你在哪 [SEP]' tokenized_text = tokenizer.tokenize(text)#切词 方式1 token_samples_a = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenized_text)#只返回token_ids,手...
os.environ['REQUESTS_CA_BUNDLE'] = 'path/cacert.crt'人们可能会认为，由于大多数python包使用“requ...
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,...
BertTokenizer.from_pretrained是 Hugging Face's Transformers 库中的一个方法,用于从预训练模型中加载相应的分词器(tokenizer)。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...
三、from_pretrained方法原理 1. 加载预训练模型:Berttokenizer.from_pretrained方法首先需要加载一个已经预训练好的模型,该模型通常包含了已经标记化的文本数据。 2. 构建标记化器:在加载了预训练模型后,该方法会根据模型的结构和参数,构建出一个Berttokenizer实例。 3. 初始化标记化器:在构建好标记化器后,该方法...
先试下模型自带的 tokenizer。 #!pip install transformers[sentencepiece] from transformers import AutoTokenizer checkpoint = 'bert-base-uncased' tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint) print(tokenizer.vocab) print(f'The vocabulary size is {len(tokenizer.vocab)}') ## 词汇表的大小 #{'[...
from transformers import BertTokenizerFast tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained( "D:/Spyder/pretrain_model/transformers_torch_tf/bert_base_chinese/", add_special_tokens=False, # 不添加CLS,SEP do_lower_case=False) # 区分大小写字母, 1 2 3 4 5 6 7...
from transformers import BertTokenizer tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') text = " This is a sample text. " cleaned_text = ' '.join(text.split()) encoded_input = tokenizer(cleaned_text, return_tensors='pt') decoded_output = tokenizer.decode(encoded...
from_pretrained('bert-base-uncased') 对文本进行分词 接下来,可以使用Tokenizer的tokenize方法对输入的文本进行分词。这将返回一个包含所有Token的列表。 tokens = tokenizer.tokenize('Hello, world!') 将分词结果转换为ID 最后,可以使用Tokenizer的convert_tokens_to_ids方法将分词结果转换为Token ID序列。这将为...
首先,你需要初始化一个BertTokenizer对象。通常,你可以通过指定预训练模型的名称来加载对应的分词器。例如,如果你想加载中文BERT模型的分词器,可以使用以下代码: tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') 对文本进行分词 使用初始化好的分词器对象,你可以轻松地对文本进行分词。以下是一个简...