⚡ FastTokenizer:高性能文本处理库 FastTokenizer 是一款简单易用、功能强大的跨平台高性能文本预处理库,集成业界多个常用的 Tokenizer 实现,支持不同 NLP 场景下的文本预处理功能,如文本分类、阅读理解,序列标注等。在 Python 端结合 PaddleNLP Tokenizer 模块,为用户在训练、推理阶段提供高效通用的文本预处理能力。
首先,我们来了解一下Tokenizer和TokenizerFast的基本工作原理。Tokenizer通常基于正则表达式或规则进行分词,而TokenizerFast则利用了更快的算法和数据结构。这种差异导致了两者在性能上的不同。Tokenizer在处理复杂文本时可能表现出较慢的速度,而TokenizerFast则能够更快速地完成分词任务。然而,这并不意味着TokenizerFast在所有...
use_fast_tokenizer是一个布尔值参数,用于指定是否使用快速的tokenizer。在某些情况下,使用快速的tokenizer可以加快模型训练和推理速度。 其原理主要在于快速tokenizer的设计和实现方式。一般来说,传统的tokenizer需要进行复杂的词法分析,逐字符或逐词进行解析和编码,这个过程可能会消耗较多的计算资源。而快速tokenizer则采用了...
joey12300 commented on Mar 20, 2023 joey12300 on Mar 20, 2023 Contributor @lai-serena 您好,您paddlenlp应该是develop版本的,可以尝试git pull最新代码解决这个问题,或者安装fast_tokenizer解决 pip install fast_tokenizer_python github-actions commented on May 20, 2023 github-actions on May 20, 2023 ...
robertatokenizerfast 引用 RobertaTokenizerFast 是基于预训练的语言模型 RoBERTa 的分词器,它使用 WordPiece 分词方法,通过将输入的文本拆分成更小的子词来处理未登录词和罕见词汇。 RobertaTokenizerFast 的引用可以参考以下代码示例: python from transformers import RobertaTokenizerFast tokenizer = RobertaTokenizerFast....
BertTokenizerFast 的主要特点包括: 速度快:通过使用 Cython 加速库,BertTokenizerFast 的速度比原始 BertTokenizer 快得多。这使得它在处理大量数据时更加高效。 内存使用效率高:BertTokenizerFast 通过优化内存使用,可以在处理大型文本数据时减少内存占用。 兼容性:与原始 BertTokenizer 一样,BertTokenizerFast 可以与 Hu...
Google在EMNLP2021上发布了一篇论文:Fast Wordpiece Tokenization(EMNLP2021), 主要是为了提升tokenizer的速度,同样也间接提升了模型推理的速度, 新的tokenizer算法相比之前旧的tokenizer算法速度提升了8x,并且已经在TensorFlow Text上发布了。 源码 背景介绍 tokenization是NLP中非常普遍的一个文本预处理技术,他的主要目的是为...
是指在使用TensorFlow框架进行自然语言处理任务时,导入相关的转换器(transformer)模块,包括TFBertModel、BertConfig和BertTokenizerFast。 TFBertModel: 概念:TFBertModel是基于Transformer架构的预训练模型,用于处理自然语言处理任务,如文本分类、命名实体识别等。
veczr=CountVectorizer(ngram_range=(1,3),tokenizer=tokenize,max_features=800000)trn_term_doc=veczr.fit_transform(trn)val_term_doc=veczr.transform(val)trn_term_doc.shape'''(25000, 800000)'''vocab=veczr.get_feature_names()vocab[200000:200005]'''['by vast', 'by vengeance', 'by vengeanc...
PR types New features PR changes Others Description 添加Ernie TokenizerFast Reference:https://github.com/rogerdehe/transformers-ernie/tree/main