其实作为NLP模型的输入,对于一些长句子我们还需要对齐进行padding使得每个batch的句子长度应该是一致的,这个过程tokenizer也可以帮我们完成,下面我们看看tokenizer的其他参数,可以参见文档了解更多,常使用的参数如下: padding:给序列补全到一定长度,True or ‘longest’: 是补全到batch中的最长
传给`StaticTokenizerEncoder`的sample是一个序列列表,这个和在Tokenizer中的是差不多的,`tokenize`和Tokenizer中的`split`是类似的功能,只不过`tokenize`传入的是方法,`StaticTokenizerEncoder`内部有一个初始化的token列表,长这样: ['<pad>', '<unk>', '', '', '<copy>'] 然后添加进来的序列就在其末尾进...
参数:min_freq:忽略词汇表中频率小于指定频率的单词，并将其映射到未知标记。两个特殊的标记(称为unknown和padding)将被添加到词汇表中 unknown标记用于处理词汇表中的单词 padding标记用于生成相同长度的输入序列让我们构建词汇表，并使用预训练好的嵌入来初始化单词。如果希望随机初始化嵌入，请忽略vectors参数。#初始...
tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens):可以把tokens映射为数字id。 tokenizer.decode(ids):可以把数字id映射回字符串。 tokenizer.tokenize(sequence):把一句话进行分词变成一个一个字符。 tokens = tokenizer.tokenize('我爱中华大地') print(tokens) ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) print(ids)...
tokens = tokenizer( sample_txt, # 分词文本 max_length=32, # 分词最大长度 add_special_tokens=True, # 添加特殊tokens 【cls】【sep】 return_token_type_ids=False, # 返回是前一句还是后一句 padding="max_length", # padding以定义的最大长度 ...
Tokenize:定义分词方法,这里我们用spacy tokenizer,因为它用了新的分词算法; Lower:把文本转化成小写; Batch_first:输入和输出的第一个维度一般都是batch size。 然后,创建元组构成的列表,每个元组都包含一个列名,第二个值是field对象。另外,按照csv文件中列的顺序,来排列元组,当我们忽略一列的时候,用(None,None)...
texts = [tokenizer(text, padding='max_length', max_length = 512, truncation=True, return_tensors="pt") for text in df['text']] def classes(self): return self.labels def __len__(self): return len(self.labels) def get_batch_labels(self, idx): # Fetch a batch of labels return ...
首先定义一个tokenizer用来处理文本,比如分词,小写化,如果你已经根据上一节的词干提取和词型还原的方法处理过文本里的每一个单词后可以直接分词就够了。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 tokenize = lambda x: x.split() 或者也可以更保险点,使用spacy库,不过就肯定更耗费时间了。 代码语言:...
tokenizer=DistilBertTokenizer.from_pretrained('distilbert-base-uncased')texts=["This is a sample sentence.","This is another example."]inputs=tokenizer(texts,padding=True,truncation=True,return_tensors="pt").to(device)encoder=ImageEncoder(embed_dim=768,proj_dim=256)inputs=encoder(inputs['input...
[]for i in range(0, len(text_data), batch_size):batch = text_data[i:i+batch_size]inputs = tokenizer(batch, add_special_tokens=True, truncation=True,padding='max_length', max_length=seq_len,return_tensors='pt')batched_input_ids....