return_tensors="tf", return_token_type_ids=False) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 对于上述代码, 如果自己提前处理好数据: A B C [PAD] [PAD] [PAD]则tokenizer返回的attention_mask为 1 1 1 1 1 1 如果数据是 A B C则tokenizer返回的attention_mask为 1 1 1 0 0 0...
' # 将两个句子进行标记化,并将结果进行填充以对齐长度,返回 PyTorch 张量 input = tokenizer([first_sentence, second_sentence], padding=True, return_tensors='pt') # 获取 attention_mask,用于指示实际输入和填充部分 input['attention_mask'] ## 返回结果 #tensor([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0,...
'token_type_ids': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 'attention_mask': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], 'offset_mapping': [(0, 0), (0, 1), (1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (5, 6), (6, 7), (7, 12), (12, 15), (...
List of token type ids to be fed to a model. Included whenreturn_token_type_idsisTrue. attention_mask(list[int] or list[list[int]], optional): List of integers valued 0 or 1,where 0 specifies paddings and should not be attended to by the model. Included whenreturn_attention_maskisTru...
第二注意到,这句话已经被分词了,而且加上了[sep]这种符号,sep在词典里面对应的是101,在input_ids里可以看到。此外还加了token_type_ids,这是区分bert中是第一句话还是第二句话。以及attention_mask 注意力掩码,如果是句子超出或者不足最大词(一般是512)就会自动补码...
attention_mask = encoded_text["attention_mask"] 需要注意的是,MT5Tokenizer 是专门为 MT5 模型设计的分词器,但是可以用于其他模型。 比如: mGPT 模型和mT5 模型都使用的 MT5Tokenizer 分词器,我们看看两个模型文件中分词器的区别。 mGPT 模型文件:
2.3 return_attention_mask 该参数指定是否返回attention mask。默认值为"True"。attention mask是一个二维矩阵,用于指示哪些位置是padding token,哪些位置是真实的token。 2.4 return_token_type_ids 该参数指定是否返回token type ids。默认值为"False"。token type ids是一个二维矩阵,用于指示每个token所属的句子编号...
token_type_ids: token 对应的句子id,值为0或1(0表示对应的token属于第一句,1表示属于第二句)。形状为(batch_size, sequence_length)。 'attention_mask': 可选参数。各元素的值为 0 或 1 ,设置来避免在 padding 的 token 上计算 attention (1不进行masked,0则masked)。形状为(batch_size, sequence_lengt...
tokenizer = miniTokenizer('vocab.txt') tokenizer(['1!123'])# {'input_ids': [[1, 6, 1, 2, 3]], 'token_type_ids': [[0, 0, 0, 0, 0]], 'attention_mask': [[1, 1, 1, 1, 1]]} vocab.txt内容: 0 1 2 3 4 ) ! @ # $123...
一般来说,这个mask由两种特殊的token构成:1表示有效的token,0表示无效的token。通过attention_mask,模型可以忽略padding等无效token,提高计算效率。 6. 总结 本文深入探讨了BertTokenizer的参数和用法。作为NLP领域中文本处理的重要工具,BertTokenizer能够有效地对文本进行分词,并生成模型需要的输入。熟练掌握BertTokenizer的...