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。
```python AutoTokenizer.from_pretrained("ernie-3.0-medium-zh", use_fast=True) ``` 为了实现更极致的模型部署性能,安装FastTokenizer后只需在`AutoTokenizer` API上打开 `use_fast=True`选项,即可调用C++实现的高性能分词算子,轻松获得超Python百余倍的文本处理加速,更多使用说明可参考[FastTokenizer文档](./...
使用“BERT”作为编码器和解码器(BERT2BERT)来改进Seq2Seq文本摘要模型QueryableStates 允许用户对流的内部...
前言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…
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。
python <NEMO_ROOT>/scripts/tokenizers/process_asr_text_tokenizer.py \ --manifest=<path to train manifest files, seperated by commas> OR --data_file=<path to text data, seperated by commas> \ --data_root="" \ --vocab_size=1024 \ --tokenizer=spe \ --...
✅ 最佳回答: “AttributeError:'BertTokenizerFast'对象没有属性'max_len'”Github问题包含修复: run_language_modeling.py脚本被弃用,取而代之的是language-modeling/run_{clm, plm, mlm}.py。 如果不是,修复方法是将max_len更改为model_max_length。
在这一步之前,需要替换正确的tokenizer if "nsql" in checkpoint_path.parent.name: from transformers import GPT2Tokenizer tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(checkpoint_path.parent) else: tokenizer = SentencePieceProcessor(model_file=str(tokenizer_path)) ...
“Tokenizer”可以被标记化为[“token”, “izer”]。然后你可以做同样的事情。使用子词单元的语言模型,使用子词单元的分类器等。这样做效果如何?我开始尝试并且没有花太多时间,我得到的分类结果几乎和使用单词级标记化一样好 —— 不完全一样,但几乎一样好。我怀疑通过更仔细的思考和尝试,也许我可以得到同样好...
--tokenizer-mode {auto,slow}:指定分词器模式。默认为 auto,表示自动选择最佳模式。 --download-dir DOWNLOAD_DIR:指定模型下载目录。默认为 downloads/。 --load-format {auto,pt,safetensors,npcache,dummy}:指定模型加载格式。默认为 auto,表示自动选择最佳格式。 --dtype {auto,half,float16,bfloat16,...