但是我的keyword_ids是存在空格或者为空的情况的 请帮我过滤

如果您的 `keyword_ids` 字段可能包含空格或为空值，可以使用 `REGEXP_REPLACE` 函数来过滤这些情况。以下是一个更新后的示例查询：

INSERT INTO sa_ccms_tags_mapping (tag_id, a_id)
SELECT DISTINCT keyword_id, id
FROM sa_cms_article
CROSS JOIN JSON_TABLE(CONCAT('[', REGEXP_REPLACE(keyword_ids, '[ ,]+', ','), ']'), '$[*]' COLUMNS (keyword_id INT PATH '$')) AS jt;

在这个查询中，使用 `REGEXP_REPLACE` 函数将空格或连续的逗号替换为单个逗号。这样可以确保生成的数组中不会包含空元素。

请注意，这里假设您的MySQL版本支持 JSON 函数和 JSON_TABLE 函数。如果不支持，请告诉我您的MySQL版本，我可以提供适用于该版本的替代方案。

相关问题

我的mysql版本为5.7 并且keyword_ids 字段可能包含空格或为空值

非常抱歉，MySQL 5.7 不支持 JSON 函数和 JSON_TABLE 函数。在这种情况下，您可以使用字符串函数和子查询来实现目标，并处理 `keyword_ids` 字段可能包含空格或为空值的情况。以下是一个适用于MySQL 5.7的示例查询：

INSERT INTO sa_ccms_tags_mapping (tag_id, a_id)
SELECT DISTINCT SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(REPLACE(t.keyword_ids, ' ', ''), ',', numbers.n), ',', -1) AS keyword_id, t.id
FROM sa_cms_article AS t
CROSS JOIN 
(
    SELECT 1 + units.i + tens.i * 10 AS n
    FROM 
    (
        SELECT 0 AS i UNION SELECT 1 UNION SELECT 2 UNION SELECT 3 UNION SELECT 4 UNION 
        SELECT 5 UNION SELECT 6 UNION SELECT 7 UNION SELECT 8 UNION SELECT 9
    ) AS units
    CROSS JOIN 
    (
        SELECT 0 AS i UNION SELECT 1 UNION SELECT 2 UNION SELECT 3 UNION SELECT 4 UNION 
        SELECT 5 UNION SELECT 6 UNION SELECT 7 UNION SELECT 8 UNION SELECT 9
    ) AS tens
) AS numbers
WHERE numbers.n <= LENGTH(REPLACE(t.keyword_ids, ' ', '')) - LENGTH(REPLACE(REPLACE(t.keyword_ids, ' ', ''), ',', '')) + 1
AND t.keyword_ids IS NOT NULL
AND t.keyword_ids != '';

在这个查询中，我们使用了字符串函数 `REPLACE` 和 `SUBSTRING_INDEX` 来处理 `keyword_ids` 字段中的空格和逗号，并将其拆分为单独的标签ID。同时，我们添加了条件来过滤空值或包含空格的 `keyword_ids` 字段。

请尝试运行这个查询，并确保在运行之前备份您的数据以防万一。如果您遇到任何问题，请随时向我提问。

forward() got an unexpected keyword argument 'input_ids'

这个错误通常是因为你在调用 `forward()` 方法时使用了错误的参数名称。`input_ids` 是 Transformers 库中用于表示输入文本的参数，因此它应该被传递给模型的构造函数而不是 `forward()` 方法。

以下是一个示例代码，展示了如何正确地使用 `input_ids` 参数：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = AutoModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

inputs = tokenizer("Hello, world!", return_tensors="pt")
outputs = model(inputs['input_ids'])

在这个示例中，我们首先使用 `AutoTokenizer` 类加载一个 BERT tokenizer，然后使用它来将输入文本编码为 `input_ids` 张量。最后，我们将 `input_ids` 传递给 BERT 模型的 `forward()` 方法以获得输出。