接下来,将详细讲解Tokenizer参数中常见的几个参数。 1. cut_all参数 cut_all参数是Tokenizer中一个常用的参数,其值为True或False,表示是否采用全模式分词。全模式分词会将所有可能产生的词都列出来,所以可以得到更多的分词结果,但也会存在词语切分错误或冗余的情况。因此,将cut_all参数设置为False,更有利于分词结果...
Tokenizer.fit_on_sequences(sequences) #sequences:数字列表,字符串为整数[1,2,3,4] Tokenizer.fit_on_texst(texts) #texts:字符串列表,['a','b','c'] 2、将数据或文本向量化 #将整数列表转化成numpy数组 sequences_to_matrix(sequences,mode='binary') #将整数转化为文本 sequences_to_texts(sequenc...
一个好的中文tokenizer需要有一个大规模且充分覆盖各种中文语言的词典。这个词典可以包含常用词汇、专业词汇和一些特殊用语等。 2. 分词精度高。中文tokenizer需要具有较高的准确性和可靠性,不能出现漏分或误分的情况。这对于后续的文本处理操作非常重要。 3. 处理速度快。由于中文数据量大且复杂,tokenizer需要具有很高...
paddlenlp的tokenizer参数 paddlenlp的tokenizer参数 `Tokenizer`是PaddleNLP中用于分词的组件,它可以将文本转换为模型可以处理的数字序列。`Tokenizer`参数用于配置分词器的行为。以下是`Tokenizer`参数的一些常见选项:1.**vocab_path**:指定词汇表文件的路径。词汇表文件包含了文本中的所有单词及其对应的ID。2.**do_...
`tokenizer.encode()`函数的作用是将文本字符串转换为模型可以处理的数字序列,通常是一个整数序列。这个函数将文本分词、将每个词映射到一个整数ID,并将这些ID组成一个序列。这个序列可以是一个长度可变的列表,也可以是固定长度的列表,这取决于`max_len`参数。 如果`max_len`参数不为None,那么输入文本将被截断或...
transformers tokenizer 参数 transformers库中的Tokenizer类是用于文本分词的,它有一些重要的参数。以下是一些常用的参数: 1.vocab_file:这是一个字典文件,其中包含模型词汇表。这个文件通常是以.json或.txt为扩展名。 2.merges:这是一个列表,用于指定如何合并连续的标记。这对于某些模型(如BPE)非常重要。 3.model_...
在使用transformers中的tokenizer时,常见的参数包括: 1. `model`(或`model_name`): -描述:指定要使用的预训练语言模型的名称或路径。 -示例: ```python model_name = "bert-base-uncased" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) ``` 2. `tokenizer_type`: -描述:指定tokenizer的类型。例如...
tokenizer.pad_to_max_length = True #将序列填充到最大长度 ``` 在上面的代码中,`pad_to_max_length`参数设置为`True`,表示在序列末尾添加填充标记,直到达到序列的最大长度。这样,在处理批次时,所有序列都将具有相同的长度。 需要注意的是,padding策略可能会影响模型性能,特别是在处理非常长的序列时。因此,在...
`tokenizer.decode` 函数的参数如下: 1. `input_ids` (必需):一个整数列表,表示输入文本的 token IDs。这些 IDs 通常是由分词器(tokenizer)生成的。 2. `skip_special_tokens` (可选):一个布尔值,表示是否跳过特殊 tokens(如 [CLS]、[SEP] 等)。默认值为 False,即不跳过特殊 tokens。 3. `clean_up_...