我们本文使用的模型是uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese 这个模型可以里面的tokenizer的实现分为了rust实现和python实现,rust实现比较快我们代码中的fast_tokenizer 就是用rust来实现的,并且生成的对象的快慢我们通过use_fast=False这个参数来判断的 当我们使用 fast_tokenizer 时并且把参数return_offsets_mappi...
答案是:offset mapping。就是说:正向我们可以通过 tokens() 或 tokenize() 方法获得 token 之后的词汇,也可以反向使用 word_ids() 查看每个 token 对应在原始句子中的索引下标。 from transformers import AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased") example = "My name is Sylvai...
tokenizer=DistilBertTokenizer.from_pretrained('distilbert-base-cased',return_offsets_mapping=False) 1. 3. 禁用offset_mapping 在实例化tokenizer时,确保将return_offsets_mapping参数设置为False,这样就可以禁用offset_mapping。这将解决“return_offset_mapping is not available when using Python tokenizers”错误。
Defaults toTrue. return_offsets_mapping(bool, optional): Whether to includethe list of pair preserving the index of start and end char in original input for each tokenin the returned dictionary. Would be automatically set toTruewhenstride> 0. Defaults toFalse. add_special_tokens(bool, optional...
#返回offset_mapping 标识每个词的起止位置,这个参数只能BertTokenizerFast使用 #return_offsets_mapping=True, #返回length 标识长度 return_length=True, ) for k, v in out.items(): print(k, ':', v) #input_ids : [1, 8, 35, 826, 52, 10, 159, 559, 98, 147, 18, 5, 7, 27, 59, ...
'offset_mapping': 对应token位置和原始位置的map,即当前token在原文本中的start,end位置。注意, [start, end)左闭右开 。如例子中,'Today'->start:0 end:6。 具体来看,我们将encoded_texts['input_ids']转为token,以及encoded_texts['offset_mapping']如下,(忽略Ġ)。
return_offsets_mapping:在做序列标注、信息抽取等任务时,我们获取的原始数据标签是严格对应于原始的文本字符,于是在tokenizer处理后位置会变得不一样,因此需要返回offset_mapping,知道被处理后的每个token是对应于原始的哪些字符; inputs = fast_tokenizer(sen, return_offsets_mapping=True) ...
在获取 span 的时候,忽略到 padding index 即可。 另外一种可能会变少比如: "6000" -> "600", "0", 那么种种情况怎么处理? 2.1 进行 tokenizer 的时候一个字一个字进行,那么,就保证一定增加不会减少 2.2 offset_mapping 来映射,变换前和变化后的 id. 理论上来说这个是通用的。
class tokenizers.processors.ByteLevel( trim_offsets = True):ByteLevel BPE 的Post-processor。 参数: trim_offsets:一个布尔值,是否从生成的 offsets 中移除空格。 方法:参考 BertProcessing。 这个Post-processor 会小心地裁剪 offsets 。默认情况下,ByteLevel BPE 可能会在生成的 token 中包含空格。如果你不...
text = message.get(attribute)# 获取文本encoded_input =self.tokenizer(text, return_offsets_mapping=True, add_special_tokens=False)# 编码文本token_position_pair = zip(encoded_input.tokens(), encoded_input["offset_mapping"])# 将编码后的文本和偏移量映射成一个元组tokens = [Token(text=token_text...