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。
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...
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) inputs ''' { 'input_...
BertTokenizerFast中可以选择返回return_offsets_mapping,若12被切分为整体12,则会返回一个(1,3)的offset,代表有两个光标 from transformers import BertTokenizerFast tokenizerfast = BertTokenizerFast.from_pretrained('bert-base-chinese') token_samples_d=tokenizerfast(text,return_offsets_mapping=True) 可以根...
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...
length:bool=False,return_overflowing_tokens:bool=False,return_special_tokens_mask:bool=False,return_dict:bool=True,return_offsets_mapping:bool=False,add_special_tokens:bool=True,pad_to_multiple_of:Optional[int]=None,return_tensors:Optional[Union[str,TensorType]]=None,verbose:bool=True,**kwargs...
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, ) for k, v in out.items(): print(k, ':', v) #input_ids : [1, 8, 35, 826, 52, 10, 159, 559, 98...
return_token_type_ids: Optional[bool]=None, return_attention_mask: Optional[bool]=None, return_overflowing_tokens: bool=False, return_special_tokens_mask: bool=False, return_offsets_mapping: bool=False, return_length: bool=False, verbose: bool=True,**kwargs ...
(t1,t2,truncation='only_second',max_length=20,padding="max_length",return_offsets_mapping=True,return_token_type_ids=True)print(encoded_texts)==={'input_ids':[1,2477,52,703,5,92,1421,35,7268,41586,20181,3693,1198,12,23830,40878,4,2,133,2],'token_type_ids':[0,0,0,0,0,0,0...
('t5-small')new_tokens=['new_token_1','new_token_2']string='This new_token_1 differs from new_token_2'inputs=tokenizer(string,return_offsets_mapping=True)inputs["input_ids"][1]>>>32100# The added tokenstart,stop=inputs["offset_mapping"][1]>>>(5,16)string[start:stop]>>>"...