transformers tokenizer.encode_plus() 的padding=True踩的坑 简略总结:当做单句子任务时,padding=True是错误的,它不会做padding。而pad_to_max_length=True的效果和padding = 'max_length'是等价的。但是pad_to_max_length=True会报warning,提示将在后续版本中移除,建议使用padding = 'max_length'。 实验的transf...
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, #bert 最大模型长度 512 add_special_tokens=True, #可取值tf,pt,np,默认为返回list return_tensors=None, #返回token_...
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...
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_plus(sentence,sentence2,truncation="only_second",padding="max_length",max_length=12,stride=2,return_token_type_ids=True,)) {'input_i...
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 ...
1.encode和encode_plus的区别 区别 1. encode仅返回input_ids 2. encode_plus返回所有的编码信息,具体如下: ’input_ids:是单词在词典中的编码 ‘token_type_ids’:区分两个句子的编码(上句全为0,下句全为1) ‘attention_mask’:指定对哪些词进行self-Attention操作 ...
inputs = tokenizer.encode_plus(text, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True) input_ids = inputs['input_ids'] attention_mask = inputs['attention_mask'] 四、BertTokenizer高级功能 除了基本用法外,BertTokenizer还提供了许多高级功能,如特殊字符处理、多语言支持等。这些功能可以帮助我们更好...
def encode_plus(self,text: Union[TextInput, PreTokenizedInput, EncodedInput],text_pair: Optional[Union[TextInput, PreTokenizedInput, EncodedInput]] = None,add_special_tokens: bool = True,padding: Union[bool, str, PaddingStrategy] = False,truncation: Union[bool, str, TruncationStrategy] = False...
encode_dict = tokenizer.encode_plus(text=tokens_a, text_pair=tokens_b, max_length=20, pad_to_max_length=True, truncation_strategy='only_second', is_pretokenized=True, return_token_type_ids=True, return_attention_mask=True) tokens = " ".join(['[CLS]'] + tokens_a + ['[SEP]'] +...
Truncation 是为了使所有输入文本的长度相同。Truncation 的方法如下: ``` max_length = 10 padding = "max_length" text = "This is a sample text that is too long." encoded_text = tokenizer.encode_plus(text, max_length=max_length, padding=padding, truncation=True, return_tensors="pt") ```...