print('Vocab size before adding special tokens:', len(tokenizer))special_tokens= ['token1', 'token2'] tokenizer.add_special_tokens({'additional_special_tokens': special_tokens}) model.resize_token_embeddings(len(tokenizer)) print('Vocab size after adding special tokens:', len(tokenizer)) # ...
add_special_tokens的作用为,进行tokenize后是否添加special_tokens(此处为input_id为1的token,即起始符"Begin of Sentence")。 add_special_tokens的默认参数值为True。 众所周知,special_tokens不仅包含起始符,至少它还包含结束符。那么上述输出结果,为什么没有输出结束符"End of Sentence"呢? 原因为tokenizer_config...
并不是所有的模型需要增加特殊的tokens,例如我们使用gpt2-meduim而不是bert-base-cased的时候。如果想禁止这个行为(当你自己已经手动添加上特殊的tokens的时候,强烈建议你这样做),可以设置参数add_special_tokens=False。 假如你有好几个句子需要处理,你可以以列表的形式传进去, 如果我们同时传进去了好几个句子,作为...
add_special_tokens=True, # 添加special tokens, 也就是CLS和SEP max_length=100, # 设定最大文本长度 pad_to_max_length=True, # pad到最大的长度 return_tensors='pt' # 返回的类型为pytorch tensor ) print('---text: ', text) print('---id', input_ids) 输出: ---text: 愿执子手立黄昏...
1.2 add_special_tokens 该参数指定是否添加特殊token。默认值为True。特殊token包括[CLS]、[SEP]、[MASK]等,这些token在BERT模型中具有特殊含义。 1.3 max_length 该参数指定最大输入长度。如果输入文本超过该长度,则会被截断。默认值为512。这是因为在训练过程中,BERT模型只能接受固定长度的输入序列。 二、编码器...
vocab_size=30522, special_tokens=["[UNK]","[CLS]","[SEP]","[PAD]","[MASK]"] ) files = [ f"data/wikitext-103-raw/wiki.{split}.raw" forsplitin["test","train","valid"] ] bert_tokenizer.train(files, trainer) bert_tokenizer.save("data/bert-wiki.json")...
其中101代表[cls],102代表[sep]。由于add_special_tokens的默认参数为True,所以中间拼接会有连接词[sep],‘token_type_ids’:区分两个句子的编码(上句全为0,下句全为1)。 print(tokenizer.encode_plus(sentence,sentence2,truncation="only_second",padding="max_length")) ...
add_tokenizer_word_llm_model(model_handle, v.encode(), vocab[v], ctypes.c_float(score)); if (len(tokenizer.all_special_tokens) > 0): if ("tokenizer_has_special_tokens" in modelInfo): special_tokens_str = ''.join(tokenizer.all_special_tokens) special_tokens_len = [len(x) for x...
num_added_toks = tokenizer.add_tokens(['[EOT]'], special_tokens=True) ##This line is updated model.resize_token_embeddings(len(tokenizer)) ###The tokenizer has to be saved if it has to be reused tokenizer.save_pretrained() Bert language model - How to add new special token to, Some...
str_sen = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokens) str_sen ''' '弱 小的我也有大梦想!' ''' 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 5.整合上面的操作 句子(字符串)转换为编码 # 将字符串转换为id序列,又称之为编码 ids = tokenizer.encode(sen, add_special_tokens=True) # add_special_tokens=True ...