encode默认使用basic的分词工具,以及会在句子前和尾部添加特殊字符[CLS]和[SEP],无需自己添加。 从下可以看到,虽然encode直接使用tokenizer.tokenize()进行词拆分,会保留头尾特殊字符的完整性,但是自己也会额外添加特殊字符。 # 需要手动添加特殊标记[CLS]和[SEP] token = tokenizer.tokenize(sents[0]) print(token)...
AutoTokenizer是Huggingface Transformer中的一个类,可以根据模型的名称自动的选择对应的Tokenizer,这里以bert-base-chinese为例,代码如下: tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('model_dir/bert_base_chinese') encodings = tokenizer(sentence,padding=True, truncation=True,max_length=30, return_attention_mask=T...
在我们使用transformers进行预训练模型学习及微调的时候,我们需要先对数据进行预处理,然后经过处理过的数据才能“喂”进bert模型里面,这这个过程中我们使用的主要的工具就是tokenizer。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AutoT...
"# 执行tokenizer,包含分词、词汇表映射、添加特殊标记等步骤tokens = tokenizer(text, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")# 打印输出print(tokens) 在这个示例中,tokenizer将文本 "Hello, how are you?" 转换为 RoBERTa 模型可以接受的格式,包括 token ID、注意力掩码等。 总结 tokenizer是将...
inputs = tokenizer(batch['text'], padding=True, truncation=True, return_tensors='pt').to(device) labels = batch['labels'].to(device) outputs = model(**inputs, labels=labels) loss = outputs.loss logits = outputs.logits # 在这里可以进行其他的操作,例如输出日志或保存模型等相关...
# 将文本转化为数字tokenizer("It's impolite to love again", padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")# Tokenizer的过程先分词,后将分词后的token映射为数字# 1、 分词token = tokenizer.tokenize("It's impolite to love again")# ['It', "'", 's', 'imp', '##oli', '##te',...
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_token': '[PA...
batch=tokenizer(batch_sentences,padding=True,truncation=True,return_tensors="pt") 返回的三个句子都按照batch中最长序列padding到了9个token,由于是单个句子输入,所以token_type_ids是0,padding部分的attention_mask为0,不参与attention计算。 {'input_ids':tensor([[101,8667,146,112,182,170,1423,5650,102]...
填充到值的倍数 tokenizer(batch_sentences, padding=True, pad_to_multiple_of=8) 截断到最大模型输入长度 无填充 tokenizer(batch_sentences, truncation=True)或 tokenizer(batch_sentences, truncation=STRATEGY) 填充到批次中的最大序列长度 tokenizer(batch_sentences, padding=True, truncation=True) 或 tokenizer...
encode_plus(text, text_pair=None, add_special_tokens=True, padding=False, truncation=False, max_length=None, stride=0, is_pretokenized=False, pad_to_multiple_of=None, return_tensors=None, return_token_type_ids=None, return_attention_mask=None, return_overflowing_tokens=False, return_special...