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。
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 ...
# 和五个可选参数 tokenizer,pre_prompt,user_role,bot_role,history_sep。 def tofile(exportPath, model, tokenizer = None, pre_prompt = None, user_role = None, bot_role = None, history_sep = None): # 获取模型的状态字典。状态字典是一个Python字典,它保存了模型的所有权重和偏置。 dict = m...
例如,“unsupervised”可以被标记化为“un”和“supervised”。“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...
input_ids = tokenizer(text, return_tensors="pt").input_ids prompt_length = input_ids.size(1) max_length = 50 + prompt_length t0 = time.perf_counter()input_ids= input_ids.to(model.device) generated_ids = model.generate(input_ids, max_length=max_length, temperature=0.8, top_k=200,...
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 vengeance .', 'by vera',...
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。
deftofile(exportPath,model,tokenizer=None,pre_prompt=None,user_role=None,bot_role=None,history_sep=None):# 获取模型的状态字典。状态字典是一个Python字典,它保存了模型的所有权重和偏置。 dict=model.state_dict();# 打开一个文件以写入二进制数据。
python importjieba_fasttext ='我有分词能力'words = jieba_fast.cut(text)# <generator object Tokenizer.cut at 0x00000224F1CA3938>print(words)forwordinwords:print(word)"""我有分词能力""" jieba_fast的cut_for_search同cut,cut_for_search方法还会对长词进行切分,适合用于搜索引擎等场景 ...
en_tok = Tokenizer.proc_all_mp(partition_by_cores(en_qs))fr_tok = Tokenizer.proc_all_mp(partition_by_cores(fr_qs), 'fr') 在这里,你们中没有人会遇到 RAM 问题,因为这不是特别大的语料库,但是有些学生在这一周尝试训练新的语言模型时遇到了 RAM 问题。如果你遇到了,了解这些函数(proc_all_mp...