publicMicrosoft.ML.Tokenizers.PreTokenizer PreTokenizer {get;set; } 屬性值 PreTokenizer 適用於 產品版本 ML.NETPreview 意見反應 即將登場:在 2024 年,我們將逐步淘汰 GitHub 問題作為內容的意見反應機制,並將它取代為新的意見反應系統。 如需詳細資訊,請參閱:https://aka.ms/ContentUserFeedback。
相比于tokenizers来说,pre_tokenizers是相对而言更加简单更加容易理解的,预分词的作用,就是根据一组规则对输入的文本进行分割,这种预处理是为了确保模型不会在多个“分割”之间构建tokens。 比如如果不进行预分词,而是直接进行分词,那么可能出现这种情况:"您好 人没了" -> "您" "好人" "没了"。 也就是说分词有...
preTokenizer PreTokenizer Tokenizer 正在使用的可选 PreTokenizer。 如果此参数为 null,则将使用 WhiteSpace PreTokenizer。 normalizer Normalizer Tokenizer 正在使用的可选规范化程序。 适用于 产品版本 ML.NETPreview 即将发布:在整个 2024 年,我们将逐步淘汰作为内容反馈机制的“GitHub 问题”,并将其取代为新的反馈...
Pretokenizer:PreTokenizer(预分词器) 负责根据一组规则分割输入。这种预处理可以确保底层模型不会跨多个“拆分”构建令牌。例如,如果你不想在令牌中使用空格,那么你可以使用 PreTokenizer 分割这些空格。你可以使用一个序列轻松地将多个 PreTokenizer 组合在一起。PreTokenizer 也可以像 Normalizer 一样修改字符串。这对...
首先,它依赖于一种预分词器pretokenizer来完成初步的切分。pretokenizer可以是简单基于空格的,也可以是基于规则的; 分词之后,统计每个词出现的频次供后续计算使用。例如,我们统计到了5个词的词频 ("hug", 10), ("pug", 5), ("pun", 12), ("bun", 4), ("hugs", 5) ...
上面Pre-tokenization展示的是比较简单的划分方式,但是他们的缺点是会导致词表非常大。而且,我们知道英文单词是有词根的,并且一个动词会有不同的时态,简单的以单词为单位划分,不太便于表示单词之间的相似性。所以一种可行的办法是我们寻找单词间的公约数,即把单词拆分成若干个 sub-word。为方便理解,我们可以以 like...
上面Pre-tokenization展示的是比较简单的划分方式,但是他们的缺点是会导致词表非常大。而且,我们知道英文单词是有词根的,并且一个动词会有不同的时态,简单的以单词为单位划分,不太便于表示单词之间的相似性。所以一种可行的办法是我们寻找单词间的公约数,即把单词拆分成若干个 sub-word。为方便理解,我们可以以 like...
在我们使用transformers进行预训练模型学习及微调的时候,我们需要先对数据进行预处理,然后经过处理过的数据才能“喂”进bert模型里面,这这个过程中我们使用的主要的工具就是tokenizer。你可以建立一个tokenizer通过与相关预训练模型相关的tokenizer类,例如,对于Roberta,我们可以使用与之相关的RobertaTokenizer。或者直接通过Auto...
1.1.2 PreTokenizer 对输入数据进行预处理,如基于字节空格、字符等级别对文本进'Madel:生成和使用子词的横型,如Wordlevel、BPE、WordPlece等模型。这部分是可训练的。 1.1.3 Post-Processor 对分词后的文本进行二次处理。例如,在BERT模型中,使用ssor为输入文本添加特殊字符(如[CLS]、[SEP]等)。 1.1.4 Dcoder ...
LLM 入门笔记-Tokenizer,以下笔记参考huggingface官方tutorial:https://huggingface.co/learn/nlp-course/chapter6下图展示了完整的token