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torch或tf的张量等等 encode_plus(text: Union[str, List[str], List[int]], text_pair: Union[str, List[str], List[int], NoneType] = None...
("\n", "<n>") if whitespaces: text = text.replace("\t", "<|tab|>") text = re.sub(r" {2,80}", replace_spaces_with_blank, text) return text def encode( self, text: str, text_pair: str = None, linebreak=True, whitespaces=True, add_dummy_prefix=True, special_tokens=...
add_special_tokens的默认参数为True。 text_pair:Optional second sequence to be encoded。 importtorchfromtransformersimportBertTokenizer model_name='bert-base-uncased'#a.通过词典导入分词器tokenizer =BertTokenizer.from_pretrained(model_name) sentence="Hello, my son is laughing."sentence2="Hello, my son...
text: Union[TextInput, PreTokenizedInput, EncodedInput], text_pair: Optional[Union[TextInput, PreTokenizedInput, EncodedInput]]=None, add_special_tokens: bool=True, padding: Union[bool, str, PaddingStrategy]=False, truncation: Union[bool, str, TruncationStrategy]=False, max_length: Optional[int]...
1encode(2text,3text_pair,4padding,5truncation,6max_length,7stride,8return_tensors,9**kwargs10) 此函数是使用分词器将字符串编码成一个int的列表,所有的参数与__call__函数中的参数是含义一致,在进行batch的处理的时候,这个函数不经常使用,通常使用__call__来进行处理。
text_pair: Optional[Union[TextInput, PreTokenizedInput, EncodedInput]] = None,add_special_tokens: bool = True,padding: Union[bool, str, PaddingStrategy] = False,truncation: Union[bool, str, TruncationStrategy] = False,max_length: Optional[int] = None,stride: int = 0,is_split_into_words:...
text_pair=tokens_b, max_length=20, pad_to_max_length=True, truncation_strategy='only_second', is_pretokenized=True, return_token_type_ids=True, return_attention_mask=True) tokens = " ".join(['[CLS]'] + tokens_a + ['[SEP]'] + tokens_b + ['[SEP]']) ...
Byte-Pair Encoding(BPE)是最广泛采用的subword分词器。 训练方法:从字符级的小词表出发,训练产生合并规则以及一个词表 编码方法:将文本切分成字符,再应用训练阶段获得的合并规则 经典模型:GPT, GPT-2, RoBERTa, BART, LLaMA, ChatGLM等 3.1. 训练阶段 在训练环节,目标是给定语料,通过训练算法,生成合并规则和词...
pair='[CLS] $A [SEP] $B:1 [SEP]:1', special_tokens=[ ('[CLS]',1), ('[SEP]',2), ], ) fromtokenizers.trainersimportWordPieceTrainer trainer = WordPieceTrainer( vocab_size=30522, special_tokens=['[UNK]','[CLS]','[SEP]','[PAD]','[MASK]'] ...
BPE(Byte Pair Encoding)是一种简单的压缩算法,于2015年在论文《Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units》中被引入。其思想是重复将文本中出现频率最高的字符对替换为文本中不存在的字符,从而实现文本压缩。字符替换使用查找表来记录替换信息,解压时只需要执行反过程即可。在NLP中使用BPE的变种...