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", "?"]...
对于文本,使用分词器(Tokenizer)将文本转换为一系列标记(tokens),并创建tokens的数字表示,将它们组合成张量。Tokenizer根据一组规则将文本拆分为tokens。然后将这些tokens转换为数字,然后转换为张量,成为模型的输入。模型所需的任何附加输入都由Tokenizer添加。 开始使用AutoTokenizer.from_pretrained()方法加载一个预训练tok...
Tokenizer是一个用于向量化文本,或将文本转换为序列(即单个字词以及对应下标构成的列表,从1算起)的类。是用来文本预处理的第一步:分词。结合简单形象的例子会更加好理解些。 1. 语法 官方语法如下1: Code.1.1 分词器Tokenizer语法 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 keras.preprocessing.text.Tokenizer(num_wo...
使用Byte Pair Encoding 构造分词器, 视频播放量 244、弹幕量 0、点赞数 6、投硬币枚数 2、收藏人数 7、转发人数 0, 视频作者 DeepNexusAi, 作者简介 AI工程师Darwins,相关视频:【2025版】这可能是B站唯一DeepSeek本地部署+构建企业级私有知识库实战讲明白的教程,存下吧
然而实际上我们希望将”西班牙“、”西红柿“作为一个词来进行检索,不要将他们分开,可是默认的中文分词器是将每个中文汉字拆开了。 1.2 中文分词器 我们需要一个中文分词器,将文本按照正常逻辑分词。目前比较常见的中文分词器有ik、cutword、jieba等,本文使用ik。
为了让语言变为模型能够理解的形式(tokens),每个字词必须映射为独一无二的序号,这时需要使用分词器 tokenizer 对语言进行转换。例如对于 “are you ok”,gemma 模型的 tokenizer 会将之转换为一个 List:[2, 895, 692, 4634]。 顺便一提,第一个序号 2 是开始标记<bos>。
Keras是一个流行的深度学习框架,它提供了一个方便易用的Tokenizer分词器,可以简化NLP任务中的数据预处理工作。 一、Tokenizer的工作原理 Tokenizer分词器基于文本数据集创建一个词汇表,并将每个单词映射到一个唯一的索引。这个过程通过fit_on_texts方法实现,它会根据单词在文本中出现的频率来构建词汇表。频率高的单词在...
大模型(LLM)主要依赖于分词器(Tokenizer )将文本转换为Tokens,目前主流开源大模型基本上都是基于英文数据集训练得到的,然而,此类模型当处理其它语言时效率会降低。为此,为了能够将原始 LM 分词器替换为任意分词器,而不会降低性能,本文作者定义了一个新挑战:零样本分词器迁移(ZeTT,Zero-Shot Tokenizer Transfer),训练...
1.分词器(Tokenizer) 在NLP(自然语言处理)领域中,承担文字转换索引(token)这一过程的组件是tokenizer。每个模型有自己特定的tokenizer,但它们的处理过程是大同小异的。 首先我们安装好魔搭的模型库modelscope和训练框架swift: #激活conda环境后 pip install modelscope ms-swift -U ...