#"▁and", "▁punctuation.", 下面显示了同一个示例句子上的BERT预标记步骤的结果,返回的对象是一个包含元组的Python列表。每个元组对应一个预标记,其中第一个元素是预标记字符串,第二个元素是一个元组,包含原始输入文本中字符串的开始和结束的索引。 from tokenizers.pre_tokenizers import WhitespaceSplit, Bert...
#"▁and", "▁punctuation.", 下面显示了同一个示例句子上的BERT预标记步骤的结果,返回的对象是一个包含元组的Python列表。每个元组对应一个预标记,其中第一个元素是预标记字符串,第二个元素是一个元组,包含原始输入文本中字符串的开始和结束的索引。 from tokenizers.pre_tokenizers import WhitespaceSplit, Bert...
下面显示了同一个示例句子上的BERT预标记步骤的结果,返回的对象是一个包含元组的Python列表。每个元组对应一个预标记,其中第一个元素是预标记字符串,第二个元素是一个元组,包含原始输入文本中字符串的开始和结束的索引。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from tokenizers.pre_tokenizersimportWhit...
以下是基于 Python 实现基本文本标准化的方法: import re import unicodedata def standardize_text(text): # 将文本转换为小写 text = text.lower() #将 Unicode 字符标准化为 ASCII text = unicodedata.normalize('NFKD', text).encode('ascii', 'ignore').decode('utf-8') # 移除标点符号 text = re.su...
Tokenization 指南:字节对编码,WordPiece等方法Python代码详解,标记化管道是语言模型的关键部分,在决定使用哪种类型的标记器时应该仔细考虑。虽然HuggingFace为了我们处理了这部分的
1. 使用Python的split（）函数进行标记化：这是最基本的方法，通过指定的分隔符将字符串分割成列表。默认情况下，它在每个空格处进行分割，但可以修改为使用任何其他分隔符。2. 使用正则表达式（RegEx）进行标记化：正则表达式是一种特殊的字符序列，用于匹配或查找字符串或字符串集中的模式。在Python中，...
下面是BPE算法的Python实现 classTargetVocabularySizeError(Exception):def__init__(self, message):super().__init__(message)classBPE:'''An implementation of the Byte Pair Encoding tokenizer.'''defcalculate_frequency(self, words):''' Calculate the frequency for each word in a list of words. ...
自从开始使用Python做深度学习的相关项目时,大部分时候或者说基本都是在研究图像处理与分析方面,但是找工作反而碰到了很多关于自然语言处理(natural language processing: NLP)的问题,所以决定花点时间学习并且写下来,希望那些跟我一样同时在学习NLP的朋友能有一些帮助,学习过程中以英文为文本标准,后期会尝试用中文,并且将...
标记化Tokenization是处理文本数据的关键步骤，用于将原始文本转换为计算机可理解的形式。标记化过程涉及两个主要步骤：将文本划分为标记（如单词、单词的部分或单个字符），以及为每个标记分配一个整数ID（编码）。解码过程则是将编码标记转换回原始文本形式。标记化方法主要有三种：基于单词、基于字符和基于子...
在Python中,我们可以直接使用字符串的split()方法来实现。 text = "Hello, world! This is a simple example." tokens = text.split() print(tokens) # 输出: ['Hello,', 'world!', 'This', 'is', 'a', 'simple', 'example.'] 注意,这种方法对于标点符号的处理可能不够精细,需要后续处理。 基于...