如何使用bert完成基础的将词分开而不划分子词
时间: 2024-03-12 20:47:55 浏览: 21
BERT是一种预训练模型,可以用于许多NLP任务,其中之一是分词。如果您想要使用BERT进行基本的分词,而不将单词分成子词,可以使用BERT的基本tokenizer。
以下是使用BERT的基本tokenizer将文本分词的示例代码:
```python
from transformers import BertTokenizer
text = "This is an example sentence."
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
tokens = tokenizer.tokenize(text)
print(tokens)
```
输出结果:
```
['this', 'is', 'an', 'example', 'sentence', '.']
```
如上所示,输出结果中的每个元素都是一个单独的单词,而没有将单词分成子词。如果您想要使用BERT进行更高级的分词,可以使用BERT的WordPiece tokenizer。
相关问题
使用bert将txt文件变成词向量的代码
以下是使用BERT将txt文件转换为词向量的Python代码:
```python
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel
# 加载BERT模型和分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
# 读取文本文件并进行分词
with open('text.txt', 'r') as f:
text = f.read()
tokens = tokenizer.tokenize(text)
# 添加特殊标记
marked_tokens = ['[CLS]'] + tokens + ['[SEP]']
# 将标记转换为编号
indexed_tokens = tokenizer.convert_tokens_to_ids(marked_tokens)
# 将编号转换为张量
tokens_tensor = torch.tensor([indexed_tokens])
# 使用BERT模型进行编码
with torch.no_grad():
outputs = model(tokens_tensor)
# 获取最后一层的输出
last_hidden_states = outputs[0]
# 将最后一层的输出作为词向量
word_embeddings = last_hidden_states[0]
# 将词向量保存到文件
torch.save(word_embeddings, 'word_embeddings.pt')
```
在这个例子中,我们使用了`bert-base-uncased`预训练模型和分词器。我们首先读取文本文件并使用分词器将其分成单词,然后添加特殊标记并将其转换为编号。接下来,我们将编号转换为张量,并将其传递给BERT模型进行编码。最后,我们从模型的输出中获取最后一层的隐藏状态,并将其作为词向量保存到文件中。
如何使用bert获取词向量
使用BERT获取词向量可以分为两步:预处理和模型推理。
预处理步骤如下:
1. 将句子分成单词并添加特殊标记(如[CLS]和[SEP])。
2. 将每个单词映射到其对应的BERT词汇表中的标识符。
3. 将每个单词的标识符与其位置嵌入向量相加,以获得每个单词的最终输入向量。
模型推理步骤如下:
1. 将处理后的输入向量输入BERT模型。
2. 获取模型的输出,其中包括每个单词的隐藏状态向量。
3. 使用BERT的最后一层隐藏状态向量作为单词的向量表示。
以下是使用Python代码获取单词向量的示例:
```python
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel
# 加载预训练的BERT模型和分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
# 输入句子
sentence = "I love natural language processing"
# 预处理
tokens = tokenizer.tokenize(sentence)
indexed_tokens = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
segments_ids = [1] * len(tokens)
tokens_tensor = torch.tensor([indexed_tokens])
segments_tensors = torch.tensor([segments_ids])
# 模型推理
with torch.no_grad():
outputs = model(tokens_tensor, segments_tensors)
hidden_states = outputs[2]
# 提取最后一层的隐藏状态向量
token_embeddings = torch.stack(hidden_states, dim=0)
token_embeddings = torch.squeeze(token_embeddings, dim=1)
token_embeddings = token_embeddings.permute(1, 0, 2)
word_vectors = token_embeddings[-1]
# 打印单词向量
for i, token_str in enumerate(tokens):
print (i, token_str, word_vectors[i])
```
在上述代码中,我们使用了Hugging Face的transformers库来加载BERT模型和分词器。我们首先对输入句子进行预处理,然后使用模型进行推理,最后提取最后一层的隐藏状态向量,并将其用作单词向量。
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