attention_mask:一个整数列表,给出attention mask ,表示哪些 token 应该被 attended(1 对应的) 、哪些不应该被 attended(0 对应的)。 ids:一个整数列表,给出编码后的 ID 列表。 n_sequences:一个整数,返回 Encoding 中包含多少个句子。 offsets:元组(int, int) 的一个列表,指定每个 token 的偏移量(相对于...
return_tensors="tf", return_token_type_ids=False) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 对于上述代码, 如果自己提前处理好数据: A B C [PAD] [PAD] [PAD]则tokenizer返回的attention_mask为 1 1 1 1 1 1 如果数据是 A B C则tokenizer返回的attention_mask为 1 1 1 0 0 0...
return_token_type_ids(bool, optional): Whether to include token type ids in the returned dictionary. Defaults toTrue. return_attention_mask(bool, optional): Whether to include the attention mask in the returned dictionary. Defaults toFalse. return_length(bool, optional): Whether to include the ...
max_length:控制padding和truncation的长度。 return_tensors:返回数据的类型,可选’tf’,‘pt’, ‘np’ ,分别表示tf.constant, torch.Tensor或np.ndarray类型。 return_token_type_ids:默认返回token_type_id(属于哪个句子)。 return_attention_mask:默认返回attention_mask(是否参与attention计算)。 我们看一看例子。
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 return_length=...
* :obj:`'np'`: Return Numpy :obj:`np.ndarray` objects. **kwargs: Passed along to the `.tokenize()` method. 4.tokenizer.encode_plus encode升级版,但是一样只能最多对text pair进行分token和转换token ids的操作,在encode的功能的基础上增加了新功能,例如返回attention mask和token type ids以及返回...
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 return_length=True, ...
return_attention_mask:默认返回attention_mask(是否参与attention计算)。 我们看一看例子。 可以看到现在每个句子的编码长度都变成了12,响应的其他键值对也跟着在变化。 3、一些其他的tokenizer方法 tokenizer还包含有其他的一些方法,比如, tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens):可以把tokens映射为数字id。
2.3 return_attention_mask 该参数指定是否返回attention mask。默认值为"True"。attention mask是一个二维矩阵,用于指示哪些位置是padding token,哪些位置是真实的token。 2.4 return_token_type_ids 该参数指定是否返回token type ids。默认值为"False"。token type ids是一个二维矩阵,用于指示每个token所属的句子编号...
returnself.vocab[id_] defget_vocab(self): returnself.token2id tokenizer = miniTokenizer("vocab.txt") tokenizer(["1!123"])# {'input_ids': [[1, 6, 1, 2, 3]], 'token_type_ids': [[0, 0, 0, 0, 0]], 'attention_mask': [[1, 1, 1, 1, 1]]} ...