convert_tokens_to_ids 分完词之后,需要将每个token映射为 id, 这边是使用convert_tokens_to_ids的方法进行: ids=tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)print(ids)>>>[7993,170,11303,1200,2443,1110,3014] Decoding Decoding 的作用是将输出的 ids 转化为文本,这可以使用tokenizer的decode方法: decoded_string...
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。需要注意的是,在实际应用中,我们可能还需要对文本进行...
convert_tokens_to_string(tokens) print("Decoded Text:", decoded_text) 输出: Tokens: ['Hello', ',', 'Ġworld', '!'] Token IDs: [15496, 11, 995, 0] Tokens: ['Hello', ',', 'Ġworld', '!'] Decoded Text: Hello, world! 实际上 GPT-2 用的是 Byte-level BPE,也就是从字符级...
例如,你可以使用tokenize方法直接获取分词结果,而不是数字序列;你还可以使用convert_tokens_to_ids和convert_ids_to_tokens方法实现分词与数字ID之间的灵活转换等。 此外,BertTokenizer还支持多语言处理、自定义分词规则等高级功能。这些功能虽然相对复杂一些,但只要你愿意深入探索,就一定能发掘出更多有价值的用法。 结语...
原理:Tokenizer的主要作用是将文本输入转化为模型可以接受的输入,即数值型的输入。 1-0、相关参数介绍(常用参数介绍) text (str, List[str], List[List[str]]`):就是输入的待编码的序列(或1个batch的),可以是字符串或字符串列表。 add_special_tokens(bool, optional, defaults to True) :True就是给序列加...
return input_ids ``` 在这个示例中,我们使用了Hugging Face提供的transformers库中的BertTokenizer。该Tokenizer支持多种自然语言处理任务,包括文本分类、命名实体识别、问答等。在这里,我们使用了BertTokenizer的tokenize方法将文本转换为标记序列,并使用convert_tokens_to_ids方法将标记序列转换为模型可以理解的输入张量。
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:...
ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) print(ids) # [6821, 3221, 671, 3667, 3844, 6407, 3152, 3315] # 也可以逆向操作:id 序列-> token 序列 tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(ids) print(tokens) # ['这', '是', '一', '段', '测', '试', '文', '本'] ...
special_tokens:一个元组序列,指定每个模板字符串使用的 special token 及其id。 或者是一个字典,键包括:"id" ,指定 special token id;"ids",指定关联的 ID;"tokens":指定关联的 token。 方法:参考 BertProcessing。 以BERT tokenizer 为例,它需要两个 special token:[CLS] (用于第一个句子的开头)、 [SEP]...
Tokenize source code into integer vectors, symbols, or discrete tokens. The following languages are currently supported. C C# C++ Go Java JavaScript PHP Python Rust TypeScript Build cd src make Test Ensure CppUnit is installed. Depending on your environment, you may also need to pass its inst...