bert_input = np.array(bert_input) segment_label = np.array(segment_label) bert_label = np.array(bert_label) #is_next_label = np.array(is_next_label) output = {"input_ids": bert_input, "token_type_ids": segment_label, 'attention_mask': attention_mask, "bert_label": bert_label}...
token_type_ids 通常在使用某些自然语言处理(NLP)库(如 Hugging Face 的 Transformers 库)时遇到,它用于区分输入序列中不同种类的标记(如句子对中的两个句子)。 在某些模型(如 BERT)中,token_type_ids 用于指示输入中的每个标记属于哪个句子或段落,这对于理解上下文至关重要。检查...
model=modeling.BertModel( config=bert_config, is_training=False, input_ids=input_ids, input_mask=input_mask, token_type_ids=segment_ids, use_one_hot_embeddings=False ) # 加载BERT模型 tvars=tf.trainable_variables() (assignment, initialized_variable_names)=modeling.get_assignment_map_from_checkp...
首先是弄明白token_type_ids的作用吧，本质上只是原始bert中为了辅助做NSP任务而提出的，roberta中去掉了...
bert_model_dir: bert预训练模型参数 num_labels: 词标签类的个数。即(2 or 3)*type+1 模型使用 out = model(batch_data, token_type_ids=None, attention_mask=batch_masks, labels=labels) 1 参数解释: 输入: input_ids:训练集,torch.LongTensor类型,shape是[batch_size, sequence_length] ...
>>> tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased-distilled-squad") >>> tokenized = tokenizer.encode_plus("I ate a clock yesterday.", "It was very time consuming.") >>> tokenized {'input_ids': [101, 1045...
I would expect foroptimumto mirror thetransformersbehaviour wheretoken_type_idsis set totorch.zeros(input_ids.shape, ...)if it's not explicitly provided. See here for that implementation intransformers:https://github.com/huggingface/transformers/blob/4de1bdbf637fe6411c104c62ab385f660bfb1064/src...
在上述代码中，input_ids就是tokenizer处理后的tokens，但是其是以索引的形式存储的，如果想要转换成可读...
每个tokenizer的工作方式不同,但其底层机制是相同的,上面是一个使用BERT分词器的例子,它是一个WordPiece分词器。 对tokenizer更好的解释: The tokenizer takes care of splitting the sequence into tokens available in the tokenizer vocabulary. input IDs ...
attention_mask 与 token_type_id 还没结束,数据要能够输入transformers提供的预训练模型,还需要构建attention_mask和token_type_id这两个额外的输入,分别用于标记真实的输入与片段类型,我们可以通过下面这段代码实现 ids = tokenizer.encode(sen, padding="max_length", max_length=15) attention_mask = [1 if id...