tokenizer 释义 n. 分词器;编译器
我们可以通过传入vocab.txt文件来初始化tokenizer或者采用from_pretrained方法加载云端的预训练tokenizer。 fromtokenizersimportTokenizer tokenizer = Tokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") 或者 fromtokenizersimportBertWordPieceTokenizer tokenizer = BertWordPieceTokenizer("bert-base-uncas...
Tokenizer是自然语言处理领域中非常重要的一个部分,它将原始的文本数据转换为模型可以输入的token序列。常见的tokenizer包括: WordPiece Tokenizer: 一种基于字母的tokenization方法,通过学习字母级别的token来构建vocabulary,适用于处理不定长度的词汇。常用于BERT等Transformer模型。 BPE Tokenizer (Byte-Pair Encoding): 一种...
AutoTokenizer类会自动选择Fast Tokenizer(如果可用),以提供最佳性能。 Fast Tokenizer示例 fast_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese") print(fast_tokenizer) Slow Tokenizer示例 slow_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("uer/roberta-base-finetuned-dianping...
分词器(Tokenizer)详解 1、概念 Tokenizer分词器,将一段文本分割成很多单词或者子单词,这些单词或子单词通过token词表被映射成一串id。简单点说就是将字符序列转化为数字序列,对应模型的输入。 由于神经网络模型不能直接处理文本,因此我们需要先用分词器将文本转换为数字,这个过程被称为编码 (Encoding),包含两个步骤:...
Code.1.1 分词器Tokenizer语法 代码语言:javascript 复制 keras.preprocessing.text.Tokenizer(num_words=None,filters='!"#$%&()*+,-./:;<=>?@[\]^_`{|}~\t\n',lower=True,split=" ",char_level=False) 1.1 构造参数 num_words:默认是None处理所有字词,但是如果设置成一个整数,那么最后返回的是最常...
从分词结果来看,BBPE类似jieba分词一样将中文字符进行了聚合成为一个一个的子串,而最终也是以子串整体映射到一个数值id,其中句子开头,或者文本中存在空格符,分词算法会将其替换为▁符号。 在LlamaTokenizer类中调用了sentencepiece来获取模型分词器,后续的分词操作也是基于sentencepiece提供的API方法...
搜索引擎的构建模块 大都包含 tokenizers(分词器), token-filter(分词过滤器)以及 analyzers(分析器)。 这就是搜索引擎对数据处理和存储的方式,所以,通过上面的3个模块,数据就可以被轻松快速的查找。 下面讨论下, tokenizers(分词器), token-filter(分词过滤器)以及 analyzers(分析器)是如何工作的?
huggingface关于tokenize有两个主要的文件:tokenizers库和transformers里的基类。 tokenizers库提供了tokenizer的定义、训练、使用等代码。 transformers提供了预训练模型中使用的tokenizer的实现以及包含共有方法的基类。 这两处的代码比较独立。 tokenizer 这部分我们会介绍tokenizers库的使用和自定义。
而tokenizer(词元生成器)是将文本切分成token的工具或组件。它将原始文本转换成模型可处理的数字形式,为GPT的生成与推理提供基础能力。 本文详细介绍了GPT tokenizer的工作原理。作者Simon Willison是开源Web应用框架Django的共同发起人,他也开源了用于探索和发布数据的工具Datasette。(以下内容由OneFlow编译,转载请联系OneF...