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, ...
convert_tokens_to_ids 将token映射为其对应的ids(ids是我们训练中真正会用到的数据) ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(token) print(ids) #[782, 2339, 3255, 5543, 3221, 6369, 5050, 3322, 4906, 2110, 4638, 671, 702, 1146, 3118, 511] encode convert_tokens_to_ids是将分词后的token转...
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)...
token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(token_list)# 输入idb=tokenizer.encode_plus(text=token_list, max_length=15, pad_to_max_length=True, truncation=True, return_special_tokens_mask=True) b=tokenizer.encode_plus(text=token_ids, max_length=15, pad_to_max_length=True, truncation=True...
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) ...
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)
tokenizer.encode("xxx")的时候，是用到了一种subword的算法。讲英文单词拆解成为了词源词根。所以你看到...
观察一下上面的结果,直接call tokenizer得到的ids是: 代码语言:javascript 复制 [101,2052,1110,170,1363,1285,1106,3858,11303,1468,102] 而通过convert_tokens_to_ids得到的ids是: 代码语言:javascript 复制 [2052,1110,170,1363,1285,1106,3858,11303,1468] ...
tokens = tokenizer.tokenize(text) ``` 最后,使用tokenizer的`convert_tokens_to_ids()`方法将每个单词或符号转换为整数标识符。 ```python token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) ``` 现在,`tokens`包含文本拆分后的单词序列,`token_ids`包含与每个单词对应的整数标识符序列。 完整代码示例: ...
_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]', ...