from torchtext.data.utils import get_tokenizer 这里导入了torchtext库以及所需的模块和数据集。AG_NEWS是torchtext中的一个文本分类数据集,get_tokenizer是用于获取分词器的实用函数。 3. 定义分词器: tokenizer = get_tokenizer("basic_english") 这里使用了get_tokenizer函数,创建了一个基于英语的简单分词器。分词...
torchtext是pytorch自带的关于文本的处理工具。 torchtext支持的分词器 from torchtext.data.utilsimportget_tokenizertokenizer=get_tokenizer('basic_english') 在/Users/xuehuiping/anaconda3/envs/my_transformer/lib/python3.7/site-packages/torchtext/data/utils.py查看get_tokenizer的定义: defget_tokenizer(tokenizer,...
在/Users/xuehuiping/anaconda3/envs/my_transformer/lib/python3.7/site-packages/torchtext/data/utils.py查看get_tokenizer的定义: def get_tokenizer(tokenizer, language='en') 1. tokenizer可以是:
要加载和预处理文本分类任务的数据集，首先需要确保使用的是torchtext的版本0.15.0。可以通过运行特定代码查看当前环境中安装的版本。导入torchtext库及其所需模块和数据集。AG_NEWS是torchtext中提供的一个文本分类数据集，get_tokenizer函数用于获取分词器。在这里，创建了一个基于英语的简单分词器，用于将原...
tokenizer = get_tokenizer('basic_english') train_data = [tokenizer(data) for data in train_data] ``` -构建词汇表:在创建词汇表之前,需要先定义一个数据处理管道(`torchtext.data.Pipeline`),用于对文本数据进行预处理操作。然后使用`torchtext.data.Field`类来定义输入和输出的数据类型。 ```python from...
tokenizer = get_tokenizer("basic_english")withtorch.no_grad(): text = torch.tensor([vocab[token]fortokeninngrams_iterator(tokenizer(text), ngrams)]) output = model(text, torch.tensor([0]))returnoutput.argmax(1).item() +1vocab = train_dataset.get_vocab() ...
from torchtext.data.utils import get_tokenizer 在下一步中,我们将定义ngrams和batch大小。ngrams特征用于捕获有关本地语序的重要信息。 我们使用bigram,数据集中的示例文本将是单个单词加上bigrams字符串的列表。 NGRAMS = 2 BATCH_SIZE = 16 现在,我们将读取TorchText提供的DBpedia数据集。
from torchtext.data.utils import get_tokenizer 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 在下一步中,我们将定义ngrams和batch大小。ngrams特征用于捕获有关本地语序的重要信息。 我们使用bigram,数据集中的示例文本将是单个单词加上bigrams字符串的列表。
TEXT= data.Field(tokenize=data.get_tokenizer('spacy'),init_token='<SOS>', eos_token='<EOS>',lower=True) AI代码助手复制代码 2.Dataset torchtext的Dataset是继承自pytorch的Dataset,提供了一个可以下载压缩数据并解压的方法(支持.zip, .gz, .tgz) ...
TEXT=torchtext.data.Field(tokenize=get_tokenizer("basic_english"),init_token='<sos>',eos_token='<eos>',lower=True)train_txt,val_txt,test_txt=torchtext.datasets.WikiText2.splits(TEXT)TEXT.build_vocab(train_txt)device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")defbatchify(data...