tokenizer.save_model("custom_tokenizer") 处理长文本 设置max_length和truncation策略: encoded_input = tokenizer(text, max_length=512, truncation=True) 七、总结 Tokenizer 是 NLP 模型的“翻译官”,将人类语言转化为机器语言。理解其工作原理和正确使用方式,是构建高效 NLP 系统的关键步骤。 __EOF__...
Model: 获取或设置标记器使用的模型。 PreTokenizer: 获取或设置标记器使用的预处理器。 Normalizer: 获取或设置标记器使用的规范化器。 Decoder: 获取或设置标记器使用的解码器。 2.Model类 Model类是标记化过程中使用的模型的抽象基类,如 BPE、WordPiece 或 Unigram。具体模型(如Bpe)继承自该类,并实现其方法。
如果代码中直接尝试从 modelscope-funasr 导入LlamaTokenizer,可能会因为模块结构不匹配而失败。 解决方法: 正确的导入方式应为从 transformers 中加载 LlamaTokenizer,而不是从 modelscope-funasr 中导入。示例代码如下: from transformers import LlamaTokenizer tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained('path_to_model...