Python版本tokenizers以Python语言特性实现文本分词等功能,助力自然语言处理。Tokenizers支持多种分词算法,如字节对编码(BPE)提升分词效率。Python版tokenizers在处理大规模文本数据集时展现出良好的性能表现。Tokenizers能够处理不同语言的文本,适应多语言场景的需求。在Python中使用tokenizers,可方便地与其他数据处理库集成。
首先，你需要在Python环境中安装Sumy库。可以通过pip轻松完成安装：pip install sumy 编写代码实现摘要 以下是一个使用Sumy中TextRank算法提取文本摘要的基本示例：from sumy.parsers.plaintext import PlaintextParserfrom sumy.nlp.tokenizers import Tokenizerfrom sumy.summarizers.textrank import TextRankSummarizer#...
from tokenizers.pre_tokenizers import WhitespaceSplit, BertPreTokenizer # Text to pre-tokenize text = ("this sentence's content includes: characters, spaces, and " \ "punctuation.") # Instantiate pre-tokenizer bpt = BertPreTokenizer() # Pre-tokenize the text bpt.pre_tokenize_str(example_sent...
# Instantiate tokenizers FNetTokenizer = FNetTokenizerFast.from_pretrained('google/fnet-base') CamembertTokenizer = CamembertTokenizerFast.from_pretrained('camembert-base') BertTokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained('bert-base-uncased') # Normalize the text print(f'FNet Output: \ {FNetTokenize...
tokenizers库 tokenizers库使得使用预训练的tokenizer非常容易。只需导入Tokenizer类,调用from_pretrained方法,并传入要使用Tokenizer from的模型名称。模型列表见[16]。 from tokenizers import Tokenizer tokenizer = Tokenizer.from_pretrained('bert-base-cased') 我们可以直接使用下面的实现 BertWordPieceTokenizer - The...
使用Tokenizer处理新文本 我们可以使用训练好的Tokenizer来处理新的文本数据: AI检测代码解析 new_texts=["我喜欢学习"]new_sequences=tokenizer.texts_to_sequences(new_texts)print("新文本的Token化序列:",new_sequences) 1. 2. 3. 4. 如果“我喜欢学习”中的“喜欢”和“学习”不在词汇表中,texts_to_se...
Hugging Face的Normalizers包包含几个基本的Normalizers,一般常用的有: NFC:不转换大小写或移除口音 Lower:转换大小写,但不移除口音 BERT:转换大小写并移除口音 我们可以看看上面三种方法的对比: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from tokenizers.normalizersimportNFC,Lowercase,BertNormalizer ...
(5)自然语言处理: FastText、NLTK、SpaCy、Gensim、Datasets、Tokenizers 、Transformers 、Stanza、TextBlob、PyTorch-NLP、 Textacy、 Finetune、TextHero、Spark NLP、GluonNLP。 (6)数据抓取:Scrapy。 (1)核心库与统计 1. Numpy NumPy是一个Python包,它是Python科学计算的核心库之一。NumPy可以处理多维数组和矩阵,提...
14. Tokenizers（Huggingface）星标：3800，提交数：1252，贡献者：30 针对研究和生产的快速顶级的分词器 15. Transformers（Huggingface）星标：3500，提交数：5480，贡献者：585 Transformers：针对Pytorch和TensorFlow 2.0 的顶级自然语言处理库 16. Stanza 星标：4800，提交数：1514，贡献者：19 针对很多人类语言的...
14. Tokenizers(Huggingface开发) 收藏:3800,提交:1252,贡献者:30 为研究和生产而优化的最先进快速标记器 15. Transformers(Huggingface开发) 收藏:3500,提交:5480,贡献者:585 用于Pytorch和TensorFlow 2.0的最先进的自然语言处理。 16. Stanza 收藏:4800,提交:1514,贡献者:19 用于许多人类语言的斯坦福自然语言Python...