``convert_tokens_to_ids`` method). add_special_tokens (:obj:`bool`, `optional`, defaults to :obj:`True`): Whether or not to encode the sequences with the special tokens relative to their model. padding (:obj:`bool`, :obj:`str` or :class:`~transformers.file_utils.PaddingStrategy`,...
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...
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)...
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__...
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) ...
我们使用bert的时候经常会用到huggingface中的tokenizers进行文本分词,其中有很多函数,tokenizer.tokenize、tokenizer,convert_tokens_to_ids、tokenizer.encode、tokenizer、tokenizer.encode_plus、tokenizer.pad在使用的时候经常会傻傻分不清楚,希望在这里对常用到的函数进行说明。
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:...
同理convert_ids_to_tokens,就是上述方法的逆过程 encode(从此方法开始,只有transformers可以实现) 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...
例如,在tokenize方法中,您可以定义如何将文本拆分为标记;在convert_tokens_to_ids方法中,您可以定义如何将标记转换为整数ID。第三步:实现其他必要的方法除了tokenize和convert_tokens_to_ids方法之外,您可能还需要实现其他必要的方法,例如encode和decode方法。这些方法用于将输入文本转换为模型可以接受的格式,并将模型的...
_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]", ...