BPE:BPE词表可以做到跨语言分享,也就是要使用所谓的“联合BPE”的方式进行分词器的学习,主要就是将不同语言的文本放在一起进行BPE操作,但这又会造成词表庞杂的问题,而且也无法覆盖所有语言,一般只会两种语言放在一起进行联合BPE的训练。 BBPE:因为所有语言的字符都可以转换成字节编码,BBPE的词表天然可以做到跨语言...
tokenizer分词方法是一种将文本分割成独立的单词或词组的技术。它通常用于处理连续的自然语言文本数据,例如句子、段落或大型语料库。 1.2 tokenizer分词方法的应用 tokenizer分词方法在NLP领域的应用场景广泛,包括机器翻译、文本分类、情感分析、语义分析等。它为这些任务提供了基础数据处理的工具,为后续的文本分析和建模提供...
def test_default(title, tokenizer): fit_req = tokenizer.fit_on_texts(texts) # return None # 文本未分词先进行分词,然后将词转为索引值 seq = tokenizer.texts_to_sequences(texts) seq_arr = tokenizer.sequences_to_matrix(seq) """ seq : 可以看出 1 的位置是词频最高的 league [[6, 7, 1...
我们可以通过调用`tokenizer.max_length`来获取当前maxlength的值,并通过`tokenizer.update_vocab()`方法来修改maxlength。例如,将maxlength设置为768,可以执行如下代码:`tokenizer.max_length = 768`。 4.使用设置好的Bert分词器进行文本分词。例如,将一段文本分词,可以执行如下代码:`tokens = tokenizer.encode("这是...
Tokenizer是一个用于向量化文本,或将文本转换为序列(即单词在字典中的下标构成的列表,从1算起)的类。Tokenizer实际上只是生成了一个字典,并且统计了词频...
在模型迁移时，BPE遇到不同语言需要重新训练分词器，而BBPE因其通用的字节级表示，可以更容易地迁移到新的语言，无需重新训练词汇表。面对噪声和非标准字符，BBPE的鲁棒性更强，因为它包含所有可能的噪声和非标准字符。为了降低计算成本，论文提出使用字节级别的n-gram方法。同时，BBPE能够获取上下文信息，...
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tokenizer分词方法是一种将文本分割成独立的单词或词组的技术。它通常用于处理连续的自然语言文本数据,例如句子、段落或大型语料库。 1.2 tokenizer分词方法的应用 tokenizer分词方法在NLP领域的应用场景广泛,包括机器翻译、文本分类、情感分析、语义分析等。它为这些任务提供了基础数据处理的工具,为后续的文本分析和建模提供...
男，初生后1天，体重3kg，一般情况好，皮肤粘膜正常。查：心.肺(-)，肝肋下2cm，脾(-)，Hb190~200g／L，RBC6×1012/L，网织红细胞4％，WBC20×109／L，N0.65，L0.35，末梢血涂片可见少量有核红细胞及少量幼稚中性粒细胞，胎儿血红蛋白约70％。最可能是 ...
相比于tokenizers来说,pre_tokenizers是相对而言更加简单更加容易理解的,预分词的作用,就是根据一组规则对输入的文本进行分割,这种预处理是为了确保模型不会在多个“分割”之间构建tokens。 比如如果不进行预分词,而是直接进行分词,那么可能出现这种情况:"您好 人没了" -> "您" "好人" "没了"。