tokenizer = BertWordPieceTokenizer("bert-base-uncased-vocab.txt", lowercase=True) 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-tokenizat...
bert_tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-cased') pre_tokenize_function=bert_tokenizer.backend_tokenizer.pre_tokenizer.pre_tokenize_str # 预分词 pre_tokenized_corpus=[pre_tokenize_function(text) for text in corpus] # 统计词频 word2count=defaultdict(int) for split_text in pre_tokeniz...
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...
2. 常用tokenize算法 最常用的三种tokenize算法:BPE(Byte-Pair Encoding),WordPiece和SentencePiece 2.1 Byte-Pair Encoding (BPE) /Byte-level BPE 2.1.1 BPE 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...
tokens = tokenizer.tokenize("unaffable")print(tokens) # 输出: ['un','##aff','##able'] 2.2 Byte-Pair Encoding (BPE) BPE是一种基于频率统计的分词算法,常用于GPT系列模型。它从字符级别开始,通过合并频率最高的字符对,逐步构建子词单元。
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...
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...
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 =...
Here is my use-case: I have a function tokenizeWord(w: str) implemented entirely in Python to segment a single word into subwords. I would now like to Build a PreTrainedTokenizer from this function, and pre-tokenize sentences on punctuation and whitespace so that each word is sent to that...
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...