tokenizers中的special_tokens_mask在transformers 中有对应功能的special_tokens_mask吗

### 回答1：
是的，transformers中也有对应的special_tokens_mask功能，可以用来指示输入序列中哪些位置是特殊令牌（如[CLS]、[SEP]、[MASK]等），从而避免这些位置参与模型训练过程中的注意力计算等。可以通过调用tokenizer.encode_plus()等方法时指定参数special_tokens_mask来实现。

### 回答2：
在transformers库中，tokenizers模块中的special_tokens_mask可以帮助我们生成对应的特殊标记掩码。在自然语言处理任务中，我们有时需要对输入文本进行标记，并将某些词汇替换为特殊标记（例如[UNK]表示未知单词，[PAD]表示填充等）。为了更好地处理这些特殊标记，特殊标记掩码是一种布尔类型的掩码，与输入文本的每个标记对应，将特殊标记的位置标记为True，非特殊标记的位置标记为False。

在transformers库中，我们可以使用Tokenizer类的encode_plus方法生成对应的特殊标记掩码。此方法返回一个名为special_tokens_mask的关键字，该关键字是一个列表，它指示输入文本中哪些位置属于特殊标记。例如，如果我们把["Hello", "world", "!"]作为输入文本，并将"world"替换为特殊标记，那么生成的掩码将为[False, True, False]，其中True表示特殊标记的位置。

需要注意的是，不同的分词器可能有不同的特殊标记，因此特殊标记的数量和顺序可能会有所不同。因此，在使用特殊标记掩码时，需要事先了解分词器的特殊标记，以正确地处理输入文本。

### 回答3：
在transformers中，tokenizers模块中的special_tokens_mask函数并没有对应的special_tokens_mask功能。特殊tokens的掩码功能不是通过该函数实现的。

在transformers中，要使用特殊tokens的掩码功能，我们可以使用encoding方法来实现。encoding方法会返回一系列的编码结果，其中包括input_ids，attention_mask和token_type_ids。这些编码结果中的attention_mask就可以用来掩码特殊tokens。

attention_mask是一个与input_ids形状相同的张量，其中每个元素的取值为0或1。对于input_ids中的特殊tokens，attention_mask相应位置的元素取值为0，而对于其他tokens，attention_mask的相应位置的元素取值为1。这就实现了对特殊tokens的掩码功能。

因此，在transformers中，我们可以使用attention_mask来掩码特殊tokens，而不需要使用special_tokens_mask函数。