tokenizers卸载

tokenizers是一个用于自然语言处理的Python库，可以帮助用户进行文本分词、词性标注、命名实体识别等任务。如果您想卸载tokenizers库，可以通过以下步骤实现：

1. 在命令行中输入以下命令：pip uninstall tokenizers
2. 按照提示确认卸载即可。

需要注意的是，卸载tokenizers库后，您将无法使用该库提供的各种功能。如果您只是想暂时停用该库，可以在代码中将其禁用或者删除相应的import语句。

相关问题

tokenizers

Tokenizers是自然语言处理（NLP）中的一种关键组件，它们负责将文本分割成更小、有意义的部分，也就是我们通常所说的“tokens”。这些tokens可以是单词、词组、标点符号或特殊字符，具体取决于使用的分词策略。Tokenizers的主要作用有：

1. **预处理步骤**：在进行文本分析、机器学习模型训练或深度学习任务之前，文本数据通常需要被转换为计算机可理解的形式，tokenizer就是这个过程的第一步。

2. **标准化**：不同的tokenizer可能使用不同的分词规则，例如按空格、标点、词边界等，这会影响到后续处理中的词汇表和序列长度。

3. **构建词汇表**：tokenizer会创建一个词汇表，记录所有出现过的tokens，这对于模型的输入表示和存储编码非常有用。

4. **序列化**：对于固定长度的输入，tokenizer需要对文本进行填充或截断，确保每个样本的tokens数量一致。

常见的tokenizers库包括Hugging Face的`transformers`（如`BertTokenizer`或`ByteLevelBPETokenizer`），spaCy，NLTK，jieba等，它们各自有不同的特性和适用场景。

tokenizers AddedToken

新增token是指为了满足特定的需求，向tokenizer的词汇表中添加新的词汇。在使用tokenizers库时，可以通过`tokenizer.add_special_tokens`方法来实现新增token。比如，可以使用`tokenizer.add_special_tokens(['[unused15]'])`来添加`[unused15]`这个token。然后，使用`tokenizer.encode('[unused15]').ids`可以得到该token的编码结果，返回的结果为`[101, 15, 102]`。

另外，如果对tokenize和encode的性能有要求，可以考虑使用tokenizers库。使用该库，可以通过`BertWordPieceTokenizer`类来进行tokenization操作。首先，需要加载自定义的词汇表文件，比如`tokenizer = BertWordPieceTokenizer('path/to/vocab.txt')`。然后，通过`tokenizer.encode`方法可以将文本编码为token序列，返回一个Encoding对象。例如，`tokenizer.encode('你好呀').ids`会返回`[101, 765, 1681, 1240, 102]`这样的编码结果。

除了单个文本的编码，还可以进行批量编码。通过`encode_batch`方法可以对多个文本进行编码，返回一个Encoding列表。例如，`tokenizer.encode_batch(lines)`可以对文本列表`lines`进行编码。如果只需要获取ids，可以使用`map`函数将`ids`提取出来，比如`ids = list(map(lambda x:x.ids,tokenizer.encode_batch(lines)))`。

以上是一些关于新增token和使用tokenizers库的方法和示例，更多详细的使用说明可以参考官方文档。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Bert tokenizer新增token](https://blog.csdn.net/cjs8348797/article/details/105348849)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [transformers PreTrainedTokenizer](https://blog.csdn.net/claroja/article/details/108498726)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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