token_type_ids 用来区分输入的两个句子。 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1] 表示前 7 个标记属于第一个句子,后 5 个标记属于第二个句子。 第一个句子的所有标记 ID 都是 0,第二个句子的所有标记 ID 都是 1。 attention_mask: ...
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...
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...
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']) 结果: 代码语言:javascript 复制 ...
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,即不使用滑动窗口技术。如果设置为正整数,则会按照指定步长对输入序列进行滑动窗口操作。 3.2 pad_...
return_token_type_ids=True, return_attention_mask=True) tokens = ['[CLS]'] + tokens + ['[SEP]']print(' '.join(tokens))print(encode_dict['input_ids']) 结果: Truncation wasnotexplicitly activated but `max_length`isprovided a specific value, please use `truncation=True`toexplicitly trunc...
return_token_type_ids=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'] ...
通过BertTokenizer,我们可以将文本转换为BERT模型所需的输入格式,包括input_ids、token_type_ids和attention_mask等。 二、BertTokenizer安装与使用 安装BertTokenizer非常简单,只需通过pip安装transformers库即可。在命令行中输入以下命令: pip install transformers 安装完成后,我们就可以在Python代码中导入BertTokenizer并...
type_vocab_size=16:token_type_ids 的词汇表大小。 initializer_range=0.02:初始化所有权重时的标准差。 方法 from_dict(cls, json_object):从一个字典来构建配置。 from_json_file(cls, json_file):从一个 json 文件来构建配置。 to_dict(self):将配置保存为字典。
On the fact that our RoBERTa implem takes (inoperant by default) token_type_ids, maybe we should actually remove them from the implem. If you want to train some, you can always subclass RoBERTa and add them back (but I'm not 100% sure a lot of people use them). Thoughts? Agreed....