tokenizer 释义 n. 分词器;编译器
Tokenizer是NLP中的一个基本组件,其作用是将输入的文本序列分解为更小的片段(称为"token")——这是将文本转化为结构化数据的第一步。 对于英文文本,tokenizer通常根据空格和标点符号进行分词。例如:"Hello, how are you?",tokenizer可能输出为:["Hello", ",", "how", "are", "you", "?"]...
Tokenizer: <class 'transformers.models.bert.tokenization_bert.BertTokenizer'> Text: The problems of your past are your business. The problems of your future are my privilege. Tokens: [UNK],pro,##ble,##ms,of,your,pa,##st,are,your,business,.,[UNK],pro,##ble,##ms,of,your,future,are,my...
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:...
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...
从实现的角度,BPE的tokenizer用sentencepice库的居多,BBPE用huggingface的tokenizers库的居多,但是sentencepice库产出的tokenizer.model本质是一个protobuf文件,可以用protobuf库读出这个tokenizer原始的训练参数,甚至带着训练语料的磁盘路径,不太安全。 训练参数 ...
这种无需 tokenizer 的方法代表了语言建模的重大转变，为更高效、可扩展和鲁棒的人工智能系统铺平了道路。对此，有研究者表示：「Meta 刚刚杀死了 TOKENIZATION，他们发布的 BLT 是一种无 tokenizer 的架构，可以动态地将字节编码为 patch，并实现更好的推理效率和稳健性！」「2025 年可能是我们告别 tokenization 的...
Embedding(词嵌入)和Tokenizer(分词器)是在自然语言处理中常用的两种技术,用于将文本转换为计算机可以处理的数字表示。 Tokenizer(分词器) 是将文本转换为单词或子词序列的过程。在自然语言处理中,文本通常是由一系列单词或子词组成的,而分词器的任务就是将这些单词或子词从文本中分离出来,并将它们转换为计算机可以处...
Tokenizer是一个用于执行Tokenize操作的工具或库。在NLP领域,Tokenizer扮演着将文本转换为Token序列的重要角色。不同的Tokenizer可能采用不同的算法和策略来进行Token化,以适应不同的语言特性和应用需求。例如,对于中文文本,分词器(如jieba)就是一种常用的Tokenizer,它能够将中文句子切分为一个个独立的词或词组。 四、实...
Tokenizer分词算法是NLP大模型最基础的组件,基于Tokenizer可以将文本转换成独立的token列表,进而转换成输入的向量成为计算机可以理解的输入形式。本文将对分词器进行系统梳理,包括分词模型的演化路径,可用的工具,并手推每个tokenizer的具体实现。 速览 根据不同的切分粒度可以把tokenizer分为: 基于词的切分,基于字的切分和基...