batch_encode_plus decode BertTokenizer 加载编码器,当然用AutoTokenizer也可以 from transformers import BertTokenizer,AutoTokenizer tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') tokenize 将句子拆分为token,并不映射为对应的id from transformers import BertTokenizer,AutoTokenizer tokenizer = Bert...
_batch_encode_plus 对一批输入文本进行编码,并返回包含编码结果的字典。 prepare_for_tokenization 在Tokenization 之前执行任何必要的转换。 get_special_tokens_mask 从没有添加特殊标记的标记列表中检索序列 ID。 convert_ids_to_tokens 使用词汇表和添加的标记将单个索引或索引序列转换为标记或标记序列。 _convert_...
encode: 将文本转换为模型输入的数字序列(token IDs)。 encode_plus: 除了生成token IDs,还提供额外的数据结构,如attention_mask、token_type_ids等,适合复杂输入准备。以及提供句子编码拼接功能。 batch_encode_plus: 对一批文本进行编码,可以自动处理填充和截断,以确保所有输入具有相同的长度。 decode: 将token IDs...
tokenizer里面的方法encode,batch_encode,encode_plus,batch_encode_plus将上面的两个步骤都包含了,使用起来更加方便,不过这些方法在transformers的将来的版本中,会被遗弃,它们的全部的功能都集成到了__call__方法里面去了,所以我们下面中间的讲解__call__方法,__call__方法里面的参数和这些遗弃的方法里的函数参数基本...
2. 检查PreTrainedTokenizerFast._batch_encode_plus()方法的正确用法 PreTrainedTokenizerFast 是Hugging Face Transformers 库中的一个类,用于快速加载和预处理预训练的语言模型。_batch_encode_plus() 是该类的一个内部方法,通常不建议直接使用,而是应该使用公共方法 batch_encode_plus()。 正确的用法应该是这样的:...
batch_encode_plus: 对一批文本进行编码,可以自动处理填充和截断,以确保所有输入具有相同的长度。 decode: 将token IDs转换回文本字符串。 save_pretrained: 保存分词器到本地目录,以便之后使用。 特定于模型的方法: 不同的分词器可能有特定的方法,如处理特定的编码规则、特殊标记等,但这些不是所有分词器都通用的。
1.encode和encode_plus的区别 区别 1. encode仅返回input_ids 2. encode_plus返回所有的编码信息,具体如下: ’input_ids:是单词在词典中的编码 ‘token_type_ids’:区分两个句子的编码(上句全为0,下句全为1) ‘attention_mask’:指定对哪些词进行self-Attention操作 ...
这可以通过将文本列表传递给tokenizer的batch_encode_plus方法实现。 使用合适的分词粒度:根据实际情况选择合适的分词粒度。对于需要保留更多细节的场景,可以选择较细的分词粒度;而对于需要减少计算量的场景,则可以选择较粗的分词粒度。 二、处理特殊字符 在文本中,特殊字符(如标点符号、表情符号等)的处理往往是一个挑战...
这段代码首先使用encode方法对文本进行编码,然后使用decode方法将编码后的结果解码为字符串,最后使用tokenize方法对解码后的字符串进行分词。当然,在实际应用中,你可以根据需求简化这个过程。 四、优化与技巧 批量处理:为了提高处理效率,你可以尝试批量处理文本数据。BertTokenizer提供了encode_plus和batch_encode_plus等方法...
from transformers.utils import processinput_line, log_time_delta, Truncator, get_num_examples, batch_encode_plus, pad_to_multiple_of, PreTrainedTokenizerBase, create_dummy_inputs, to_numpy, create_s2s_dummy_inputs, to_py_obj, add_special_tokens, is_sentencepiece_available, is_torch_available...