class tokenizers.trainers.WordLevelTrainer:WordLevel Trainer,用于训练 WordLevel 模型。 xxxxxxxxxx class tokenizers.trainers.WordLevelTrainer(vocab_size=30000, min_frequency=0, show_progress=True, special_tokens=[]) 参数:参考 BpeTrainer。 class tokenizers.trainers.WordPieceTrainer: WordPiece Trainer,用于...
参数: freq_xy: 符号对的频次 freq_x: 符号 x 的频次 freq_y: 符号 y 的频次 返回: 计算得到的 Score """ if freq_x == 0 or freq_y == 0: return 0 return freq_xy / (freq_x * freq_y) # 示例词汇表和单词频次 word_freq = [ (['l', '##o', '##w'], 5), (['l', '#...
就是说:正向我们可以通过 tokens() 或 tokenize() 方法获得 token 之后的词汇,也可以反向使用 word_ids() 查看每个 token 对应在原始句子中的索引下标。 from transformers import AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased") example = "My name is Sylvain and I work at ...
The method word_ids() does only return a list of zeros instead of the correct word_ids. sentence = "I love my cat" from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/Gemma-7b") #-version a0eac5b encoded = tokenizer(sentence, return_tensors=...
把字符串分割为word,也即保证token的范围为:char ≤ token ≤ word,防止出现token大于word的情况(否则I'm可能分不开)。 Model 用于实现str->token的学习过程。常用的有: 详见模型小节。 models.BPE models.Unigram models.WordLevel models.WordPiece
tokenizer参数如何设置。设置后如何接收。文档里例子太少。 encoding = self.tokenizer(text.split(), is_split_into_words=True, #return_offsets_mapping=True, padding='max_length', truncation=True, max_length=self.max_len) word_ids = encoding.word_ids() 这样pytorch的代码怎么改成paddle 设置...
根据更新后的vocab重新对word2count进行切分。具体实现上,可以直接在旧的word2split上应用新的合并规则('Ġ', 't') 代码语言:javascript 复制 def _merge_pair(a, b, word2splits): new_word2splits = dict() for word, split in word2splits.items(): if len(split) == 1: new_word2splits[wo...
print(inputs.word_ids()) # 打印各个 token 对应到原始字符串的 “词索引”,注意到原始字符串中 ”Tokenizer“ 这个词被拆成了4个token (只有 FastTokenizer 可以调用这个) print(inputs['offset_mapping']) # offset_mapping 指示了各个 token 对应的原始字符串索引区域 ...
通常情况下,Tokenizer有三种粒度:word/char/subword word: 按照词进行分词,如:Today is sunday. 则根据空格或标点进行分割[today, is, sunday, .] character:按照单字符进行分词,就是以char为最小粒度。 如:Today is sunday.则会分割成[t, o, d,a,y, ... ,s,u,n,d,a,y, .] subword...
self._claim_tokenizer = claim_tokenizerorWordTokenizer() self._token_indexers = token_indexersor{'tokens': SingleIdTokenIndexer()} self.db = db self.formatter = FEVERGoldFormatter(set(self.db.get_doc_ids()), FEVERLabelSchema(),filtering=filtering) ...