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...
导入Tokenizer库:从NLP库(例如Hugging Face的transformers)导入Tokenizer类。 加载预训练Tokenizer:通过指定模型名称加载预训练的Tokenizer实例。 文本转换:将文本数据输入Tokenizer进行编码转换。 获取编码输出:Tokenizer输出编码后的数据,通常包括:输入ID:转换后的整数序列,用于模型输入。注意力掩码(Attention Mask):标识哪些输...
attention_mask = [1 if idx != 0 else 0 for idx in ids] token_type_ids = [0] * len(ids) ids, attention_mask, token_type_ids 后处理的结果 在这一步我们可以调用Tokenizer的封装好的方法来实现 inputs = tokenizer.encode_plus(sen, padding="max_length", max_length=15) inputs 快速实现 ...
return_token_type_ids:默认返回token_type_id(属于哪个句子)。 return_attention_mask:默认返回attention_mask(是否参与attention计算)。 我们看一看例子。 可以看到现在每个句子的编码长度都变成了12,响应的其他键值对也跟着在变化。 3、一些其他的tokenizer方法 tokenizer还包含有其他的一些方法,比如, tokenizer.convert...
以下为手写attention_mask,token_type_ids(7.快速调用方式有现成的) attention_mask:填充的部分不需要做注意力机制,标记为0 token_type_ids:区别多个句子,第一个句子标记为0 attention_mask = [1 if idx != 0 else 0 for idx in ids] # 填充的部分不需要做注意力机制,标记为0 ...
'attention_mask': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0]} """ 如果你传入的是已经分好词的token list 编码:和对文本tokenizer的结果是一致的 token_list=tokenizer.tokenize("你好!中国科学院。") token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(token_list)# 输入idb=tokenizer...
attention_mask:一个整数列表,给出attention mask ,表示哪些 token 应该被 attended(1 对应的) 、哪些不应该被 attended(0 对应的)。 ids:一个整数列表,给出编码后的 ID 列表。 n_sequences:一个整数,返回 Encoding 中包含多少个句子。 offsets:元组(int, int) 的一个列表,指定每个 token 的偏移量(相对于...
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...
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...
# attention_mask:表示非填充部分的掩码,非填充部分的词用1表示,填充部分的词用0表示。 padded_plus_toind = tokenizer.encode_plus("Li BiGor is a man",maxlength = 10,pad_to_max_length=True) print("padded_plus_toind:",padded_plus_toind) # 输出:padded_plus_toind: {'input_ids': [101, ...