add_special_tokens的作用为,进行tokenize后是否添加special_tokens(此处为input_id为1的token,即起始符"Begin of Sentence")。 add_special_tokens的默认参数值为True。 众所周知,special_tokens不仅包含起始符,至少它还包含结束符。那么上述输出结果,为什么没有输出结束符"End of Sentence"呢? 原因为tokenizer_config...
tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')text="Hello, I'm a text."text_pair="And this is another text."inputs1=tokenizer.encode_plus(text,text_pair,add_special_tokens=True)print(inputs1)"""{'input_ids':[101,7592,1010,1045,1005,1049,1037,3793,1012,102,1998,2023,2003...
使用add_special_tokens将确保您的特殊标记可以以多种方式使用:在解码时可以跳过特殊标记,使用skip_special_tokens = True。 特殊标记由标记器仔细处理(它们永远不会被分割),类似于AddedTokens。 您可以使用标记器类属性轻松引用特殊标记,如tokenizer.cls_token。这使得开发与模型无关的训练和微调脚本变得容易。在可能...
并不是所有的模型需要增加特殊的tokens,例如我们使用gpt2-meduim而不是bert-base-cased的时候。如果想禁止这个行为(当你自己已经手动添加上特殊的tokens的时候,强烈建议你这样做),可以设置参数add_special_tokens=False。 假如你有好几个句子需要处理,你可以以列表的形式传进去, 如果我们同时传进去了好几个句子,作为...
add_special_tokens(bool, optional, defaults to True) :True就是给序列加上特殊符号,如[CLS],[SEP] padding(Union[bool, str], optional, defaults to False) :给序列补全到一定长度,True or ‘longest’: 是补全到batch中的最长长度,max_length’:补到给定max-length或没给定时,补到模型能接受的最长长度...
add_special_tokens=True为默认值,默认在encode编码的时候加入特殊标识,如果为False则可以不加入,但可能会丢失断句的信息。 三、总结 本文对使用transformers的特殊标记(special tokens)进行说明,特殊标记主要用于分割句子,在模型训练中引入“断句”、“开头”、“结尾”相关的信息。
add_special_tokens=True, max_length=30, # 最大长度为3 return_tensors=None, ) # 还原,decode tokenizer.decode(out) # 输出 # '[CLS] 选择珠江花园的原因就是方便。 [SEP] 笔记本的键盘确实爽。 [SEP] [PAD] [PAD] [PAD]' # 需要这个token_type, attention_mask ...
the theater"en_to_de_output=translator_en_to_de(input_text)translated_text=en_to_de_output[0]['translation_text']print("Translated text->",translated_text)#Ich ging ins Kino,um einen Film zu sehen.input_ids=tokenizer(translated_text,return_tensors="pt",add_special_tokens=False).input_...
add_special_tokens:bool=True, add_eos_token:bool=False, padding:Union[bool,str, PaddingStrategy] =False, truncation:Union[bool,str, TruncationStrategy] =None, max_length:Optional[int] =None, pad_to_multiple_of:Optional[int] =None,
inputs_1 = tokenizer.encode_plus(sentence_0, sentence_1, add_special_tokens=True, return_tensors='pt') inputs_2 = tokenizer.encode_plus(sentence_0, sentence_2, add_special_tokens=True, return_tensors='pt') pred_1 = pytorch_model(*inputs_1)[0].argmax().item() pred_2 = pytorch...