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。
我们本文使用的模型是uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese 这个模型可以里面的tokenizer的实现分为了rust实现和python实现,rust实现比较快我们代码中的fast_tokenizer 就是用rust来实现的,并且生成的对象的快慢我们通过use_fast=False这个参数来判断的 当我们使用 fast_tokenizer 时并且把参数return_offsets_mappi...
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_...
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.RobertaProcessing( sep, cls, trim_offsets=True, add_prefix_space=True):Roberta 的Post-processor。
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...
tokenized = mitie.tokenize_with_offsets(encoded_sentence) tokens = [ self._token_from_offset(token, offset, encoded_sentence) for token, offset in tokenized ] return self._apply_token_pattern(tokens) 特别说明:mitie库在Windows上安装可能麻烦些。MitieTokenizer组件的is_trainable=False。
return_offsets_mapping: (optional) Set to True to return (char_start, char_end) for each token (default False). If using Python's tokenizer, this method will raise NotImplementedError. This one is only available on Rust-based tokenizers inheriting from PreTrainedTokenizerFast. ...
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 )->BatchEncoding:"""Tokenize and prepare for the model a sequence or a pair...
🐛 Bug Information When I try the following code: from transformers import BertTokenizerFast fast = BertTokenizerFast.from_pretrained("bert-base-cased") fast.encode_plus("Hello I am tokenizing", return_offsets_mapping=True) It works as in...