convert_tokens_to_string(tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs['input_ids'][0][start_index:end_index+1])) return jsonify({'answer': answer}) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) 结论 通过以上步骤,我们实现了一个简单的自然语言理解与问答系统。这个系统可以理解用户的问题,...
convert_tokens_to_ids(tokens) X.append(pad_sequences([token_ids], maxlen=max_len)[0]) y_ids = to_categorical([target_id], num_classes=vocab_size)[0] y.append(y_ids) X, y = np.array(X), np.array(y) 在上面的代码中,我们首先定义了一些空列表来存储源语言句子和目标语言句子。然后...
convert_tokens_to_string:将subword列表按“##”拼接回词或者句子; encode:对于单个句子输入,分解词并加入特殊词形成“[CLS], x, [SEP]”的结构并转换为词表对应下标的列表;对于两个句子输入(多个句子只取前两个),分解词并加入特殊词形成“[CLS], x1, [SEP], x2, [SEP]”的结构并转换为下标列表; deco...
text1_ids,text2_ids = .convert_tokens_to_ids(text1),.convert_tokens_to_ids(text2) text1_ids, out1_ids = self.random_mask(text1_ids)#添加mask预测 text2_ids, out2_ids = self.random_mask(text2_ids) input_ids = [.cls_token_id] + text1_ids + [.sep_token_id] + text2_ids...
convert_tokens_to_ids是将分词后的token转化为id序列,而encode包含了分词和token转id过程,即encode是一个更全的过程,另外,encode默认使用basic的分词工具,以及会在句子前和尾部添加特殊字符[CLS]和[SEP],无需自己添加。从下可以看到,虽然encode直接使用tokenizer.tokenize()进行词拆分,会保留头尾特殊字符的完整性,但...
token_ids = config.tokenizer.convert_tokens_to_ids(token) pad_size = config.pad_sizeifpad_size:iflen(token) < pad_size: mask = [1] *len(token_ids) + ([0] * (pad_size -len(token))) token_ids += ([0] * (pad_size -len(token)))else: ...
def convert_ids_to_tokens( self, ids: Union[int, List[int]], skip_special_tokens: bool = False ) -> Union[str, List[str]]: if isinstance(ids, int): if ids in self.added_tokens_decoder: return self.added_tokens_decoder[ids] else: return self._convert_id_to_token(ids) tokens =...
"""Converts a single `InputExample` into a single `InputFeatures`.""" # 如果是假例子,就返回一个空的特征数据,所有特征值全为0 if isinstance(example, PaddingInputExample): return InputFeatures( input_ids=[0] * max_seq_length, input_mask=[0] * max_seq_length, ...
= "<unk>"] return cls(uniq_tokens) def __len__(self): return len(self.idx_to_token) def __getitem__(self, token): return self.token_to_idx.get(token, self.unk) def convert_tokens_to_ids(self, tokens): return [self[token] for token in tokens] def convert_ids_to_tokens(self...
tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs['input_ids'][0]) clean_tokens = [token for token, pred in zip(tokens, predictions[0]) if pred.item() != 1] return ''.join(clean_tokens) text = "这是一个example字符串" clean_text = remove_chinese_words(text) print(clean_text) #...