当我们使用 fast_tokenizer 时并且把参数return_offsets_mapping设置为Turn的时候会生成offset_mapping数据 inputs = fast_tokenizer(sen, return_offsets_mapping=True) print(inputs) inputs.word_ids() offset_mapping为Ture的数据 offset_mapping我们所用的到的词在词典中的位置 inputs.word_ids()方法展示了哪...
#返回token_type_ids return_token_type_ids=True, #返回attention_mask return_attention_mask=True, #返回special_tokens_mask 特殊符号标识 return_special_tokens_mask=True, #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 retur...
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...
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。
#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, ...
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。
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。如果你不希望 offsets 中包含这些空格,则可以使用这个 Post-processor 。 class tokenizers.processors.RobertaProcessi...
'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)。
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...