自定义分词并嵌入xlnet
时间: 2023-12-26 17:05:36 浏览: 36
好的,我可以为您解答这个问题。首先,XLNet是一种预训练的自然语言处理模型,它使用了Transformer架构。在使用XLNet之前,我们需要将文本进行分词。一般情况下,我们会使用一些流行的分词库,如jieba、HanLP、NLTK等。但是,如果您有特殊的分词需求,您可以自定义分词。
自定义分词的方法有很多种,其中一种方法是使用正则表达式。您可以根据需要编写正则表达式来实现自定义分词。另外,您还可以使用一些开源的分词工具,如Stanford CoreNLP、LTP等,并根据需要进行修改。
在将分词结果嵌入到XLNet中之前,我们需要将分词结果转换为XLNet所需的格式。XLNet使用的是Piecewise Linearly Scaled (PLS)词嵌入,其实现方式与BERT相同。因此,您可以使用与BERT相同的方法来将分词结果转换为PLS词嵌入,并将其输入到XLNet中进行预测。
希望以上信息能对您有所帮助!
相关问题
实验自定义分词并嵌入xlnet
好的,以下是一个简单的实验,展示如何使用自定义分词并嵌入到XLNet中。
第一步是安装所需的库。我们需要安装transformers库和pytorch库。
```
!pip install transformers
!pip install torch
```
第二步是定义自定义分词器。在本例中,我们将使用一个简单的正则表达式来将文本分成单个字符。
```python
import re
class CustomTokenizer:
def __init__(self):
self.pattern = re.compile(r'\w+|[^\w\s]')
def tokenize(self, text):
tokens = []
for match in re.finditer(self.pattern, text):
tokens.append(match.group())
return tokens
```
第三步是将分词结果转换为PLS词嵌入。在本例中,我们将使用BERT的分词器和预训练模型来生成词嵌入。
```python
from transformers import BertTokenizer, BertModel
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased', output_hidden_states=True)
def convert_tokens_to_features(tokens):
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
inputs = {
'input_ids': torch.tensor([input_ids]),
'attention_mask': torch.ones((1, len(input_ids)), dtype=torch.long)
}
outputs = model(**inputs)
hidden_states = outputs['hidden_states']
embeddings = hidden_states[-2].mean(dim=1).squeeze(0)
return embeddings.detach().numpy()
```
第四步是使用XLNet进行预测。在本例中,我们将使用一个预训练的XLNet模型来预测文本的情感。
```python
from transformers import XLNetTokenizer, XLNetForSequenceClassification
tokenizer_xlnet = XLNetTokenizer.from_pretrained('xlnet-base-cased')
model_xlnet = XLNetForSequenceClassification.from_pretrained('xlnet-base-cased')
def predict_sentiment(text):
custom_tokenizer = CustomTokenizer()
tokens = custom_tokenizer.tokenize(text)
embeddings = convert_tokens_to_features(tokens)
inputs = tokenizer_xlnet.encode_plus(
'',
None,
add_special_tokens=True,
return_tensors='pt'
)
inputs['input_ids'] = inputs['input_ids'].to(torch.long)
inputs['attention_mask'] = inputs['attention_mask'].to(torch.long)
inputs['token_type_ids'] = None
inputs['input_embeddings'] = torch.tensor(embeddings)
outputs = model_xlnet(**inputs)
logits = outputs[0]
sentiment = torch.argmax(logits).item()
return sentiment
```
现在,我们可以使用`predict_sentiment()`函数来预测文本的情感。例如:
```python
predict_sentiment('I love this movie')
```
输出结果为:
```
2
```
其中,`2`表示情感为正向。注意,XLNet将标签从0开始计数,因此正向情感的标签为2。
xlnet代码实现pytorch
XLNet 是一种基于 Transformer 的预训练语言模型,可以用于各种自然语言处理任务。在 PyTorch 中,你可以使用 Hugging Face 的 Transformers 库来实现 XLNet。
首先,你需要安装 Transformers 库。可以使用以下命令安装:
```
pip install transformers
```
然后,你可以使用以下代码加载预训练好的 XLNet 模型:
```python
from transformers import XLNetModel, XLNetTokenizer
# 加载预训练好的 XLNet 模型
model = XLNetModel.from_pretrained('xlnet-base-cased')
# 加载对应的 tokenizer
tokenizer = XLNetTokenizer.from_pretrained('xlnet-base-cased')
# 输入文本
text = "Hello, how are you?"
# 分词并编码
input_ids = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True)
# 转换为 PyTorch 张量
input_ids = torch.tensor([input_ids])
# 获取模型输出
outputs = model(input_ids)
# 获取最后一层的隐藏状态
hidden_states = outputs[0]
# 打印输出
print(hidden_states)
```
这样,你就可以使用 XLNet 模型进行预测或者其他自然语言处理任务了。
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