C# 复制 public abstract System.Collections.Generic.IReadOnlyList<Microsoft.ML.Tokenizers.Split> PreTokenize (string sentence); 参数 sentence String 要拆分为标记的字符串。 返回 IReadOnlyList<Split> 包含令牌和令牌与原始字符串的偏移量的拆分列表。 适用于 产品版本 ML.NET Preview 反馈...
BPE依赖于预标记器pre-tokenize,该标记器pre-tokenize将训练数据分成单词。 预令牌化Pretokenization可以与空间令牌化space tokenization一样简单,例如 OpenAI GPT2,RoBERTa。 更高级的预令牌化pre-tokenization包括基于规则的令牌化,例如 XLMhuggingface.co/transfor,使用大多数语言的Moses的FlauBERT或使用Spacy和ftfy的GPT...
我们直接先构建一下语料库,以单词为单位对原始文本序列进行划分,并统计每个单词的频率。 fromtransformersimportAutoTokenizerfromcollectionsimportdefaultdicttokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")word_freqs=defaultdict(int)fortextincorpus:words_with_offsets=tokenizer.backend_tokenizer.pre_tokenizer.pre_tokeni...
参数:sequence,被执行pre-tokenize 的字符串。 class tokenizers.pre_tokenizers.BertPreTokenizer():BertPreTokenizer,在每个空格和标点符号上拆分。每个标点符号被视为一个独立的单元。 class tokenizers.pre_tokenizers.ByteLevel(add_prefix_space = True, use_regex = True):ByteLevel PreTokenizer ,将给定字符...
tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")word_freqs=defaultdict(int)fortextincorpus:words_with_offsets=tokenizer.backend_tokenizer.pre_tokenizer.pre_tokenize_str(text)new_words=[wordforword,offsetinwords_with_offsets]forwordinnew_words:word_freqs[word]+=1print(word_freqs)>>>defaultdict(int...
3.2.4 tokenize 文本数据 至此,我们完成了对给定文本数据的 BPE 算法,得到了长度为 50 的词汇表和语料库。那么该如何利用生成的词汇表和语料库对新的文本数据做 tokenization 呢?代码如下: deftokenize(text):pre_tokenize_result = tokenizer._tokenizer.pre_tokenizer.pre_tokenize_str(text)pre_tokenized_text =...
words_with_offsets = tokenizer.backend_tokenizer.pre_tokenizer.pre_tokenize_str(text) new_words = [word for word, offset in words_with_offsets] for word in new_words: word_freqs[word] += 1 print(word_freqs) >>> defaultdict(int, {'This': 3, 'Ġis': 2, 'Ġthe': 1, 'ĠHu...
pre_tokenized_corpus=[pre_tokenize_str(text)fortextincorpus] 获得的pre_tokenized_corpus如下,每个单元分别为[word, (start_index, end_index)] 代码语言:javascript 复制 [[('This',(0,4)),('Ġis',(4,7)),('Ġthe',(7,11)),('ĠHugging',(11,19)),('ĠFace',(19,24)),('Ġ...
is_split_into_words (bool, optional, defaults to False)– Whether or not the input is already pre-tokenized (e.g., split into words). If set to True, the tokenizer assumes the input is already split into words (for instance, by splitting it on whitespace) which it will tokenize. This...
这个库把tokenize的过程分为四个步骤: Normalization 让字符串变得不那么杂乱,使其规范化。主要处理编码层面的一些事情,如 https://unicode.org/reports/tr15 是最常实现的一个normalization。 Pre-tokenization 把字符串分割为word,也即保证token的范围为:char ≤ token ≤ word,防止出现toke...