⚡ 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。
use_fast_tokenizer原理 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...
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 ...
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...
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...
RobertaTokenizerFast 的引用可以参考以下代码示例: python from transformers import RobertaTokenizerFast tokenizer = RobertaTokenizerFast.from_pretrained('roberta-base') 在上述代码中,我们首先导入了 RobertaTokenizerFast 类,然后使用 from_pretrained 方法加载了一个预训练的 RoBERTa 分词器模型。你可以根据需要选择不...
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。
先看一个小例子： import QtQuick 2.0 import "http://example.com/QtCompoment/" Rectangle { ...
fast_tokenizer cmake docs examples fast_tokenizer perf python tools CMakeLists.txt FastTokenizer.cmake LICENSE README.md run_build_cpp_lib.bat run_build_cpp_lib.sh run_build_py_lib.bat run_build_py_lib.sh setup.py faster_generation model_zoo paddlenlp pipelines ppdiffusers scripts tests ....
run_build_android_armv7_lib.sh run_build_android_armv7_lite_lib.sh run_build_android_armv8_lib.sh run_build_android_armv8_lite_lib.sh run_build_cpp_lib.bat run_build_cpp_lib.sh run_build_py_lib.bat run_build_py_lib.sh run_fast_tokenizer_cpp_test.sh setup....