convert_tokens_to_ids是将分词后的token转化为id序列, 而encode包含了分词和token转id过程,即encode是一个更全的过程, encode默认使用basic的分词工具,以及会在句子前和尾部添加特殊字符[CLS]和[SEP],无需自己添加。 从下可以看到,虽然encode直接使用tokenizer.tokenize()进行词拆分,会保留头尾特殊字符的完整性,但是...
_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_...
) -> BatchEncoding 参数: text/text_pair:参考 encode() 方法。 其它参数参考 batch_encode_plus() 方法。 返回值:一个 BatchEncoding 对象。 from_pretrained(pretrained_model_name_or_path: Union[str, os.PathLike], *init_inputs, **kwargs) :从一个预定义的 tokenizer 中初始化一个 PreTrainedTokeni...
batch_encode_plus 以batch 的形式去编码句子 ids = tokenizer.batch_encode_plus([x for x in sents]) print(ids) # { #'input_ids': [[1, 8, 35, 826, 52, 10, 159, 559, 98, 147, 18, 5, 7, 27, 59, 414, 12043, 2], [1, 380, 258, 429, 15, 273, 826, 52, 5, 79, 20...
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 ...
Note that for my call tobatch_encode_plus(), I tried bothtruncation='longest_first'and alsotruncation=True. However, the call always shows: Truncation was not explicitely activated butmax_lengthis provided a specific value, please usetruncation=Trueto explicitely truncate examples to max length. ...
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...
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...
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。
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 ...