你可以建立一个tokenizer通过与相关预训练模型相关的tokenizer类,例如,对于Roberta,我们可以使用与之相关的RobertaTokenizer。或者直接通过AutoTokenizer类(这个类能自动的识别所建立的tokenizer是与哪个bert模型对于的)。通过tokenizer,它会将一个给定的文本分词成一个token序列,然后它会映射这些tokens成tokenizer的词汇表中toke...
BertTokenizer 加载编码器,当然用AutoTokenizer也可以 tokenize convert_tokens_to_ids encode encode_plus batch_encode_plus decode BertTokenizer 加载编码器,当然用AutoTokenizer也可以 from transformers import BertTokenizer,AutoTokenizer tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') tokenize 将句子...
原因为tokenizer_config.json中对此进行了强制规定。打开该文件,可见如下内容: "add_bos_token": true, "add_eos_token": false, 因此,在执行print(tokenizer(example,add_special_tokens=True))时,只会添加起始符,而不会添加终止符。 这样的强制规定,可能会让人感到奇怪。但我感觉,这是为了增强工程上的便捷性...
使用这些特殊标记的例子,比如在BERT模型中准备输入: from transformers import BertTokenizertokenizer = 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)pr...
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...
input_ids = torch.tensor([tokenizer.encode( "Here is some text to encode", add_special_tokens= True)]) # Add special tokens takes care of adding [CLS], [SEP], ... tokens in the right way for each model. with torch.no_grad(): last_...
tokenizer ''' BertTokenizerFast(name_or_path='uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese', vocab_size=21128, model_max_length=1000000000000000019884624838656, is_fast=True, padding_side='right', truncation_side='right', special_tokens={'unk_token': '[UNK]', 'sep_token': '[SEP]', 'pad...
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...
print(tokens) 上述代码将输出['hello', ',', 'world', '!'],表示输入的文本序列被切分成了4个单词或子词。 需要注意的是,不同的Tokenizer分词器可能会采用不同的分词策略。例如,BERT模型的Tokenizer分词器采用了WordPiece分词算法,能够将单词进一步拆分为子词。因此,在实际应用中,我们需要根据具体的分词器类型...
(force_words, add_special_tokens=False).input_idsoutputs = model.generate(input_ids,force_words_ids=force_words_ids,num_beams=5,num_return_sequences=1,no_repeat_ngram_size=1,remove_invalid_values=True,)print("Output:\n"+100*'-')print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=...