我们可以通过调用`tokenizer.max_length`来获取当前maxlength的值,并通过`tokenizer.update_vocab()`方法来修改maxlength。例如,将maxlength设置为768,可以执行如下代码:`tokenizer.max_length = 768`。 4.使用设置好的Bert分词器进行文本分词。例如,将一段文本分词,可以执行如下代码:`tokens = tokenizer.encode("这是...
(1)使用max_length参数指定输入文本的最大长度; (2)通过truncation_strategy参数选择截断策略,如“longest_first”(优先截断最长序列)或“only_first”(仅截断第一个序列); (3)利用return_overflowing_tokens和return_special_tokens_mask等参数,获取被截断部分的token信息。 优化分词效果 为了提高分词效果,我们可以根...
1.3 max_length 该参数指定最大输入长度。如果输入文本超过该长度,则会被截断。默认值为512。这是因为在训练过程中,BERT模型只能接受固定长度的输入序列。 二、编码器参数 2.1 padding 该参数指定是否进行填充操作。默认值为"max_length",即按照最大长度进行填充操作。填充操作可以保证所有输入序列长度相同,方便模型进...
max_length参数指定了输入序列的最大长度。如果输入序列超过了这个长度,BertTokenizer会对其进行截断。这个参数对于控制模型的计算量和内存消耗非常重要。较长的输入序列可能会显著增加计算时间和内存开销,因此需要根据实际情况进行调整。 3.4 truncation_strategy •默认值:“longest_first” truncation_strategy参数用于指定...
另外,你还可以通过设置max_length参数来限制编码后序列的最大长度。 自定义词汇 如果你需要向tokenizer中添加自定义词汇,可以使用add_tokens方法。这在你处理特定领域的文本时非常有用,可以确保专业词汇被正确识别和编码。 三、常见问题及解决方案 如何处理不在词汇表中的词汇(OOV词)? 对于不在BERT词汇表中的词汇,...
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]'] + tokens_b + ['[SEP]']) ...
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]'] + tokens_b + ['[SEP]']) ...
同样，truncate=True将确保严格遵守max_length，即，只有当truncate=True时，较长的句子才被截断为max_...
最后model_max_length指定模型输入的最大长度为 512 。 config.json 文件内容如下: { "architectures": [ "BertForMaskedLM" ], "attention_probs_dropout_prob": 0.1, "hidden_act": "gelu", "hidden_dropout_prob": 0.1, "hidden_size": 768, "initializer_range": 0.02, "intermediate_size": 3072...
max_length = 10 padding = "max_length" text = "This is a sample text that is too long." encoded_text = tokenizer.encode_plus(text, max_length=max_length, padding=padding, truncation=True, return_tensors="pt") ``` 这里我们将 "This is a sample text that is too long." 转换为了 ...