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...
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...
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...
BertTokenizer(name_or_path='uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese', vocab_size=21128, model_max_length=1000000000000000019884624838656, is_fast=False, padding_side='right', truncation_side='right', special_tokens={'unk_token': '[UNK]', 'sep_token': '[SEP]', 'pad_token': '[PAD]'...
(tokenizer.decode(inputs1['input_ids']))"""[CLS] hello, i'm a text. [SEP] and this is another text. [SEP]"""inputs2 = tokenizer.encode(text,add_special_tokens=True)print(inputs2)"""[101, 7592, 1010, 1045, 1005, 1049, 1037, 3793, 1012, 102]"""print(tokenizer.encode(['[...
out = tokenizer.encode( text=sents[0], text_pair=sents[1], truncation=True, padding='max_length', 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...
add_tokens<来源>( new_tokens: Union special_tokens: bool = False ) → export const metadata = 'undefined';int参数new_tokens(str,tokenizers.AddedToken或str或tokenizers.AddedToken的列表) - 仅当这些标记尚未在词汇表中时才会添加。tokenizers.AddedToken包装了一个字符串标记,让您可以个性化其行为:这个...
special_tokens_mask: list[int] if ``add_special_tokens`` if set to ``True``and return_special_tokens_mask is True } 使用: from transformers importAutoTokenizer#还有其他与模型相关的tokenizer,如BertTokenizer tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-cased') #这里使用的是bert的基础版(12...
tokenizer(force_flexible, add_prefix_space=True, add_special_tokens=False).input_ids, ] starting_text = ["The soldiers","The child"] input_ids = tokenizer(starting_text, return_tensors="pt").input_ids outputs = model.generate( input_ids, ...
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_...