tokenizer通常提供多种方法来实现这一转换,其中最常见的是encode、tokenize和encode_plus。虽然这些方法的目的都是将文本转换为模型输入,但它们的用法和输出略有不同。 1. Tokenize方法 tokenize方法的主要作用是将文本切分成一系列的token(词元)。Tokenization是将文本分解成一系列
不过,由于BPE这个名字已经沿用了很长时间,即使在处理字符时,技术名称仍然保留为Byte-Pair Encoding。 2)BPE基本实现流程 Byte-Pair Encoding (BPE) 是一种用于数据压缩和文本处理中子词分割的方法。 它通过反复合并频繁出现的字符对(或子词对)来减少数据的尺寸。以下是BPE的基本流程,并通过一个简单的例子来说明: #...
Tokenizer.tokenize方法是Tokenizer的一个基本功能,它负责将输入文本分割成单词、子词或其他有意义的单元。这个方法通常返回一个包含所有单元的列表。例如,对于输入文本“Hello, world!”,tokenize方法可能返回一个类似[‘Hello’, ‘,’, ‘world’, ‘!’]的列表。 Tokenizer.encode Tokenizer.encode方法将输入文本转...
文章将以文本处理为例,介绍数据预处理中的关键组件——Tokenizer(分词器)。需要注意的是,这里是偏概念性的讲解,不会深入具体函数的参数细节。「构造词汇表」部分将介绍两种常见的子词分割方法:- BPE(Byte-Pair Encoding):用于 GPT、GPT-2、RoBERTa、BART 和 DeBERTa 等模型。- WordPiece:用于 DistilBERT、...
Tokenizer是NLP大模型基础组件,主流切分为subword,包括BPE、WordPiece、Unigram。BPE从字符级词表合并,WordPiece按互信息合并,Unigram裁剪大词表。SentencePiece集成多种方法,主流模型如GPT、BERT等均采用,部分含byte回退优化。
词汇表构建是tokenizer方法的重要前期步骤。要通过统计文本中词汇的频率来确定。一些tokenizer采用贪心算法进行文本切分。以快速找到合适的子词组合。动态词汇表是部分tokenizer的创新特性。可以根据新出现的词汇进行更新。tokenizer对数字的处理方式有多种。比如将数字单独编码或进行特殊转换。大模型推理阶段 ，tokenizer同样发挥...
tokenizer方法的目标是将输入的文本以单词或词组为单位进行切分,并将切分后的结果作为输出。这个方法通常使用特定的语法规则或模型来实现,以确保准确分割文本。例如,常见的tokenizer方法可以基于空格将文本划分为单词,或者使用更复杂的规则来划分短语或专有名词。 tokenizer方法在文本预处理中扮演着重要角色。通过将文本分割...
StringTokenizer 常用方法: 1. int countTokens():返回nextToken方法被调用的次数。 2. boolean hasMoreTokens():返回是否还有分隔符。 3. boolean hasMoreElements():判断枚举 (Enumeration) 对象中是否还有数据。 4. String nextToken():返回从当前位置到下一个分隔符的字符串。
Pythonic实现tokenizer的方法 在云计算领域,Pythonic实现tokenizer的方法是指使用Python语言编写高效、简洁、易读的代码来实现tokenizer。Tokenizer是一种将文本分割成单词或其他基本单位的工具,这对于自然语言处理(NLP)任务非常重要。 在实现tokenizer时,可以使用Python的内置函数和库,例如split()、re(正则表达式)和nltk(自然...
Tokenizer 是自然语言处理中的一个重要步骤,用于将连续的文本序列切分成一个个有含义的标记(tokens)。标记可以是单词、数字、符号或其他语言单位,它们作为构成文本的基本单元,可以被用于后续的文本处理任务。 BPE的优势 BPE 分词相对于传统的分词方法具有一些优势,这些优势使得它成为自然语言处理中常用的分词形式之一: 1...