convert_ids_to_tokens() of the tokenizer is not working fine. The problem arises when using: my own modified scripts: (give details below) The tasks I am working on is: an official GLUE/SQUaD task: (give the name) my own task or dataset To reproduce Steps to reproduce the behavior:...
tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens):可以把tokens映射为数字id。 tokenizer.decode(ids):可以把数字id映射回字符串。 tokenizer.tokenize(sequence):把一句话进行分词变成一个一个字符。 1 2 3 4 5 6 tokens=tokenizer.tokenize('我爱中华大地') print(tokens) ids=tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)...
tokenize('Hello, world!') 将分词结果转换为ID 最后,可以使用Tokenizer的convert_tokens_to_ids方法将分词结果转换为Token ID序列。这将为每个Token分配一个唯一的ID,便于模型进行处理。 input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) 通过以上步骤,我们就可以将输入的文本转化为BERT模型能够处理的格式。需要...
tokens -> input_ids:.encode()或者.convert_tokens_to_ids() tokens -> string:.convert_tokens_to_string() input_ids -> string:.decode()/.batch_decode() input_ids -> tokens:.convert_ids_to_tokens() tokenizer(str | list of str) 实现单个字符串或者多个字符串的编码。 tokenizer本身实现了__...
2.tokenizer.convert_tokens_to_ids 将token转化为对应的token index; 3. tokenizer.encode tokenize+convert_token_to_ids的复合版本,针对单句和句子对进行分词和转token ids,同时能够实现padding truncatation ,增加special token等功能 encode(text: Union[str, List[str], List[int]], text_pair: Union[str,...
tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(ids) tokens ''' ['弱', '小', '的', '我', '也', '有', '大', '梦', '想', '!'] ''' 1. 2. 3. 4. 5. 6. 4.3将token序列转换为string #将token序列转换为string str_sen = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokens) ...
最后,可以使用 convert_ids_to_tokens() 方法将 ID 转换回原始的子词形式。需要注意的是,由于 BERT 的 Tokenizer 使用子词表示形式,因此需要使用特定的工具将原始文本转换为子词序列。这些工具通常被称为“post-processing”步骤。此外,对于某些特定任务(如命名实体识别),可能需要使用其他类型的分词器或标注器来提取...
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,另外,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...
tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens):可以把tokens映射为数字id。 tokenizer.decode(ids):可以把数字id映射回字符串。 tokenizer.tokenize(sequence):把一句话进行分词变成一个一个字符。 tokens = tokenizer.tokenize('我爱中华大地') print(tokens)
_convert_tokens_to_ids* _convert_token_to_id* _convert_id_to_token* PreTrainedTokenizerBase get_vocab(返回词汇表作为token到索引的字典)。 最简实现 classminiTokenizer(PreTrainedTokenizer): def__init__( self, vocab_file, unk_token="[UNK]", ...