使用分词器 (tokenizer) 将文本按词、子词、字符切分为 tokens; 将所有的 token 映射到对应的 token ID。 2、三种分词粒度 通常情况下,Tokenizer有三种粒度:word(词)/char(字符)/subword(子词) 2.1 word word: 按照词进行分词。 如: Today is sunday. 则根据空格或标点进行分割[today, is, sunday, .] 优...
把字符串分割为word,也即保证token的范围为:char ≤ token ≤ word,防止出现token大于word的情况(否则I'm可能分不开)。 Model 用于实现str->token的学习过程。常用的有: 详见模型小节。 models.BPE models.Unigram models.WordLevel models.WordPiece 1.Post-processing 用于添加特殊的token...
ValueError: char_to_token() is not available when using Python based tokenizers This issue is very similar toIssue with 'char_to_token()' function of DistilBertTokenizerFast#9326 The tasks I am working on is: [SQUAD ] an official GLUE/SQUaD task: (give the name) ...
处理char、token、word和sentence的相互转化。 >>> type(tokenizer(["1!"])) transformers.tokenization_utils_base.BatchEncoding class SpecialTokensMixin 以model独立的方式处理特殊token。 class PreTrainedTokenizerBase(SpecialTokensMixin, PushToHubMixin) PreTrainedTokenizer和PreTrainedTokenizerFast的公有方法。主要...
内置BPE,Unigram,char和word的分词方法 无需预分词,以unicode方式直接编码整个句子,空格会被特殊编码为▁ 相比传统实现进行优化,分词速度速度更快 当前主流的大模型都是基于sentencepiece实现,例如ChatGLM的tokenizer。 代码语言:javascript 复制 ... class TextTokenizer: def __init__(self, model_path): self.sp ...
std::unordered_map <int, float> tokenToScoreDict; std::unordered_map <std::string, int> stringToTokenDict; std::vector <std::string> specialTokens;std::wstring_convert<std::codecvt_utf8<wchar_t>> converter; std::unordered_map <wchar_t, wchar_t> byteCharDict;95...
仅仅到这一步,我们便知道,XLMRobertaModel是包了一层特殊token的sentencepiece,在实现时只需要实现一个字典代替sentencepiece,剩余的把特殊token加入即可。 sentencepiece的实现 这里我们不免好奇,sentencepiece是怎么实现的呢? BPE算法 通常情况下,Tokenizer有三种粒度:word/char/subword ...
tokenize有三种粒度:word/subword/char word级别 word/词,词,是最自然的语言单元。对于英文等自然语言来说,存在着天然的分隔符,如空格或一些标点符号等,对词的切分相对容易。但是对于一些东亚文字包括中文来说,就需要某种分词算法才行。顺便说一下,Tokenizers库中,基于规则切分部分,采用了spaCy和Moses两个库。如果基...
char_level:如果为True,则进行字符级别的分词 oov_token:如果给出的话,它将被添加到word_index中,并用于在text_to_sequence调用期间替换词汇外的单词,即用来补充原文本中没有的词。 默认情况下,将删除所有标点符号,从而将文本转换为以空格分隔的单词序列(单词可能包含’字符,如I’am), 然后将这些序列分为标记列...
tokenize有三种粒度:word/subword/char word级别 word/词,词,是最自然的语言单元。对于英文等自然语言来说,存在着天然的分隔符,如空格或一些标点符号等,对词的切分相对容易。但是对于一些东亚文字包括中文来说,就需要某种分词算法才行。顺便说一下,Tokenizers库中,基于规则切分部分,采用了spaCy和Moses两个库。如果基...