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...
encodings.char_to_token(i, answers[i]['answer_start']) should return some value char_to_token should be not none in this case like in other tokenizers ValueError: char_to_token() is not available when using Python based tokenizers ...
encode升级版,但是一样只能最多对text pair进行分token和转换token ids的操作,在encode的功能的基础上增加了新功能,例如返回attention mask和token type ids以及返回torch或tf的张量等等 encode_plus(text: Union[str, List[str], List[int]], text_pair: Union[str, List[str], List[int], NoneType] = None...
Tokenizer分词算法是NLP大模型最基础的组件,基于Tokenizer可以将文本转换成独立的token列表,进而转换成输入的向量成为计算机可以理解的输入形式。本文将对分词器进行系统梳理,包括分词模型的演化路径,可用的工具,并手推每个tokenizer的具体实现。 速览 根据不同的切分粒度可以把tokenizer分为: 基于词的切分,基于字的切分和基...
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...
一个query字符串近来的流程是怎样的呢,首先经过query会经过分词变成多个token piece,具体分词算法是bpe,然后模型字典中找token piece对应的id,当然由于特殊token是后来加的,所以优先寻找特殊token。 以下是源码中的具体实现,_tokenize方法将字符串分解为多个piece,_convert_token_to_id将对应的piece转换为对应的id,解码...
subword/子词级,它介于字符和单词之间。比如说’Transformers’可能会被分成’Transform’和’ers’两个部分。这个方案平衡了词汇量和语义独立性,是相对较优的方案。它的处理原则是,常用词应该保持原状,生僻词应该拆分成子词以共享token压缩空间。 2 常用tokenize算法 ...
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...
subword/子词级,它介于字符和单词之间。比如说’Transformers’可能会被分成’Transform’和’ers’两个部分。这个方案平衡了词汇量和语义独立性,是相对较优的方案。它的处理原则是,常用词应该保持原状,生僻词应该拆分成子词以共享token压缩空间。 2 常用tokenize算法 ...