encode(text: Union[str, List[str], List[int]], text_pair: Union[str, List[str], List[int], NoneType] = None, add_special_tokens: bool = True, padding: Union[bool, str, transformers.file_utils.PaddingStrategy] = False, truncation: Union[bool, str, transformers.tokenization_utils_base....
由于add_special_tokens的默认参数为True,所以中间拼接会有连接词[sep],‘token_type_ids’:区分两个句子的编码(上句全为0,下句全为1)。 print(tokenizer.encode_plus(sentence,sentence2,truncation="only_second",padding="max_length")) padding为补零操作,默认加到max_length=512; print(tokenizer.encode_pl...
string -> input_ids:tokenizer()或者.encode() 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...
以model独立的方式处理特殊token。 class PreTrainedTokenizerBase(SpecialTokensMixin, PushToHubMixin) PreTrainedTokenizer和PreTrainedTokenizerFast的公有方法。主要涉及: chat模板、预训练模型加载与保存、tokenize(未实现,str->[id])、encode(str->[id])、__call__(tokenize和prepare方法)、...
ids = tokenizer.encode(sen, add_special_tokens=True) # add_special_tokens=True 默认值 ids ''' [101, 2483, 2207, 4638, 2769, 738, 3300, 1920, 3457, 2682, 106, 102] ''' #将id序列转换为字符串,又称之为解码 str_sen = tokenizer.decode(ids, skip_special_tokens=False) ...
)returnself._encode_plus( text=text, text_pair=text_pair, add_special_tokens=add_special_tokens, padding_strategy=padding_strategy, truncation_strategy=truncation_strategy, max_length=max_length, stride=stride, is_split_into_words=is_split_into_words, ...
process(encoding, pair=None, add_special_tokens=True):对指定的 encoding 执行后处理。 参数: encoding:单个句子的 encoding,类型为 tokenizer.Encoding。 pair:一对句子的 encoding,类型为 tokenizer.Encoding。 add_special_tokens:一个布尔值,指定是否添加 special token。 BertProcessing 会把[SEP] token 和[CL...
add_tokenizer_word_llm_model(model_handle, v, vocab[v], ctypes.c_float(1.0)); else: llm.fastllm_lib.add_tokenizer_word_llm_model(model_handle, v.encode(), vocab[v], ctypes.c_float(score)); if (len(tokenizer.all_special_tokens) > 0): if ("tokenizer_has_special_tokens" in ...
Hi, I want to train a tokenizer with code like the following # I am not sure about the correct way, so I try to add '<sep>' in every possible way. trainer = BpeTrainer(special_tokens=["<unk>", "<pad>", '<sep>'], vocab_size=vocab_size, ) ...
out = tokenizer.encode_plus( text=sents[0], text_pair=sents[1], #当句子长度大于max_length时,截断 truncation=True, #一律补零到max_length长度 padding='max_length', max_length=30, add_special_tokens=True, #可取值tf,pt,np,默认为返回list ...