wss=WhitespaceSplit()bpt=BertPreTokenizer()# Pre-tokenize the textprint('Whitespace Pre-Tokenizer:')print_pretokenized_str(wss.pre_tokenize_str(text))#Whitespace Pre-Tokenizer:#"this","sentence's","content","includes:","characters,","spaces,",#"and","punctuation.",print('\n\nBERT Pre-T...
下面显示了同一个示例句子上的BERT预标记步骤的结果,返回的对象是一个包含元组的Python列表。每个元组对应一个预标记,其中第一个元素是预标记字符串,第二个元素是一个元组,包含原始输入文本中字符串的开始和结束的索引。 from tokenizers.pre_tokenizers import WhitespaceSplit, BertPreTokenizer # Text to pre-toke...
Tokenizer 作用 在之前的自然语言处理(NLP)的任务中,词(Word)是最小的能独立使用的音义结合体,因此一段文本中最基础的处理单元就是词(Word)粒度。 进入Pre-Train时代后模型处理文本的粒度从Word更细分到Token粒度,Token可以是一个字、词、标识符等等。那如何从一段文本、句子中得到切割、分好的以Token粒度表示的...
from tokenizers.pre_tokenizers import WhitespaceSplit, BertPreTokenizer# Text to normalizetext = ("this sentence's content includes: characters, spaces, and "\"punctuation.")#Definehelper function to display pre-tokenized outputdef print_pretokenized_str(pre_tokens):forpre_token in pre_tokens:pri...
下面显示了同一个示例句子上的BERT预标记步骤的结果,返回的对象是一个包含元组的Python列表。每个元组对应一个预标记,其中第一个元素是预标记字符串,第二个元素是一个元组,包含原始输入文本中字符串的开始和结束的索引。 复制 from tokenizers.pre_tokenizers import WhitespaceSplit, BertPreTokenizer # Text to pre...
下面显示了同一个示例句子上的BERT预标记步骤的结果,返回的对象是一个包含元组的Python列表。每个元组对应一个预标记,其中第一个元素是预标记字符串,第二个元素是一个元组,包含原始输入文本中字符串的开始和结束的索引。 from tokenizers.pre_tokenizers import WhitespaceSplit, BertPreTokenizer # Text to pre-toke...
在Python中,导入外部库中的类或函数是使用import语句完成的。对于tokenizers库中的BertWordPieceTokenizer类,你可以使用以下代码进行导入: python from tokenizers import BertWordPieceTokenizer 这行代码的作用是从tokenizers库中导入BertWordPieceTokenizer类,使得你可以在代码中直接使用BertWordPieceTokenizer来创建其实例。
[17] Hugging Face Tokenizers Library [18] Pre-Tokenization Documentation https://avoid.overfit.cn/post/c74166ceadac4adfa9aa65c135ea192f 机器学习人工智能深度学习自然语言处理pytorch 本文系转载,阅读原文 https://avoid.overfit.cn/post/c74166ceadac4adfa9aa65c135ea192f ...
使用Hugging Face的tokenizers库可以轻松地使用预训练的标记器，并进行自定义训练。库提供了广泛的预训练模型列表以及详细的文档，支持文本预处理的各个阶段。总结，标记化管道对于语言模型至关重要。理解标记方法及其影响，对于模型的微调和在不同数据集上获得良好性能至关重要。选择合适的标记器取决于数据集...
./tokenizer sample_file.txt Testing: If you would like to compare this tool’s token IDs to those from the native Python HuggingFace implementation automatically, you can do the following: (Optionally) Add your test.txtfiles totests/input_textsfolder. ...