tokenizer.encode_plus

时间: 2023-10-10 11:06:38 浏览: 143
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`tokenizer.encode_plus` 是一个在自然语言处理中常用的函数，它可以将一段文本编码成模型可以理解的格式。具体来说，它会对文本进行分词（tokenize），将每个词转化为对应的数字 ID，然后将这些数字 ID 以及其他信息（如输入的文本长度）打包成一个字典返回。这个函数通常会与一些深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）的模型一起使用，用于处理文本数据。
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tokenizer.encode_plus和直接使用tokenizer的区别在于它们的功能和输出结果。 1. tokenizer.encode_plus: 这是一个方便的函数，它将文本作为输入，并返回编码后的结果。使用encode_plus函数，你可以指定很...

inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, add_special_tokens=True, return_tensors='pt')

根据您提供的代码，tokenizer.encode_plus() 方法用于将问题和文本进行分词和编码，并返回一个字典对象 inputs。 在调用 tokenizer.encode_plus(question, context, add_special_tokens=True, return_tensors=...

tokenizer.encode_plus(question, context, add_special_tokens=True, return_tensors='pt') 是不是question和context搞反了

是的，您是正确的，tokenizer.encode_plus(question, context, add_special_tokens=True, return_tensors='pt') 中的 question 和 context 的顺序是反过来的。正确的顺序应该是先传递 context，然后是 ...

encoding = tokenizer.encode_plus(question, context, max_length=512, padding='max_length', truncation=True, return_tensors='pt')

tokenizer.encode_plus 函数是用来对文本进行编码的，它接受多个参数来控制编码的方式。下面是对参数的解释： - question：问题文本。 - context：上下文文本，通常是包含了问题的完整段落或文章。 - max_...

import torch from transformers import BertTokenizer, BertModel # 加载Bert预训练模型和tokenizer model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') # 微博文本和种子词 text = '今天天气真好，心情非常愉快！' seeds = ['天气', '心情', '愉快'] # 将微博文本和种子词转换为Bert输入格式 inputs = tokenizer.encode_plus(text, add_special_tokens=True, return_tensors='pt') seed_inputs = tokenizer.encode_plus(seeds, add_special_tokens=True, return_tensors='pt', padding=True) # 使用Bert模型获取微博文本和种子词的词向量 with torch.no_grad(): text_embeddings = model(inputs['input_ids'], attention_mask=inputs['attention_mask'])[0] # [1, seq_len, hidden_size] seed_embeddings = model(seed_inputs['input_ids'], attention_mask=seed_inputs['attention_mask'])[0] # [batch_size, seq_len, hidden_size] # 计算种子词和微博文本中所有词语的余弦相似度 text_embeddings = text_embeddings.squeeze(0) # [seq_len, hidden_size] seed_embeddings = seed_embeddings.mean(dim=1) # [batch_size, hidden_size] -> [batch_size, 1, hidden_size] -> [batch_size, hidden_size] cosine_similarities = torch.matmul(text_embeddings, seed_embeddings.transpose(0, 1)) # [seq_len, batch_size] # 获取相似度最高的词语 similar_words = [] for i in range(len(seeds)): seed_similarities = cosine_similarities[:, i].tolist() max_sim_idx = seed_similarities.index(max(seed_similarities)) similar_word = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs['input_ids'][0][max_sim_idx].item()) similar_words.append(similar_word) print(similar_words)

seed_inputs = tokenizer.encode_plus(seeds, add_special_tokens=True, return_tensors='pt', padding=True) 4. 使用Bert模型获取微博文本和种子词的词向量： with torch.no_grad(): text_embeddings = ...

你的不对，应该是这样的。from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering import torch # 加载 tokenizer 和模型 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained('bert-base-chinese') # 定义问题和上下文 question = "我是谁？" context = "我是river，我在深圳，我30岁，我爱爬山。" # 对问题和上下文进行编码 inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, add_special_tokens=True, return_tensors='pt') # 获取输入的编码表示 input_ids = inputs['input_ids'] token_type_ids = inputs['token_type_ids'] attention_mask = inputs['attention_mask'] print(input_ids) # 使用模型进行预测 output= model(input_ids=input_ids, token_type_ids=token_type_ids, attention_mask=attention_mask) start_scores = output.start_logits end_scores = output.end_logits start_index = torch.argmax(start_scores) end_index = torch.argmax(end_scores) # # 获取最高得分对应的答案位置 # start_index = torch.argmax(start_scores) # end_index = torch.argmax(end_scores) # # 使用 tokenizer 将答案位置的编码转换为文本 answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids[0][start_index:end_index+1])) print("回答：", answer)

非常抱歉之前的回答有误。您提供的代码是使用了BERT模型进行问答任务的示例，而不是Transformer模型。以下是代码的流程图： 1. 导入所需的库和模型。 2. 加载预训练的BERT模型和分词器。 3. 定义问题和上下文。...

import torchfrom transformers import BertTokenizer, BertModel# 加载Bert预训练模型和tokenizermodel = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')# 微博文本和种子词text = '今天天气真好，心情非常愉快！'seeds = ['天气', '心情', '愉快']# 将微博文本和种子词转换为Bert输入格式inputs = tokenizer.encode_plus(text, add_special_tokens=True, return_tensors='pt')seed_inputs = tokenizer.encode_plus(seeds, add_special_tokens=True, return_tensors='pt', padding=True)# 使用Bert模型获取微博文本和种子词的词向量with torch.no_grad(): text_embeddings = model(inputs['input_ids'], attention_mask=inputs['attention_mask'])[0] # [1, seq_len, hidden_size] seed_embeddings = model(seed_inputs['input_ids'], attention_mask=seed_inputs['attention_mask'])[0] # [batch_size, seq_len, hidden_size]# 计算种子词和微博文本中所有词语的余弦相似度text_embeddings = text_embeddings.squeeze(0) # [seq_len, hidden_size]seed_embeddings = seed_embeddings.mean(dim=1) # [batch_size, seq_len, hidden_size] -> [batch_size, hidden_size]cosine_similarities = torch.matmul(text_embeddings, seed_embeddings.transpose(0, 1)) # [seq_len, batch_size]# 获取相似度最高的词语similar_words = []for i in range(len(seeds)): seed_similarities = cosine_similarities[i, :].tolist() max_sim_idx = seed_similarities.index(max(seed_similarities)) similar_word = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs['input_ids'][0][max_sim_idx].item()) similar_words.append(similar_word)print(similar_words) 上述修改后的代码输出全是['[CLS]', '[CLS]', '[CLS]']，这不是我想要的结果啊，我想要的是微博文本的词语和种子词很相似的所有词语，而不是bert自动添加的特殊标记符，该怎么办

seed_inputs = tokenizer.encode_plus(seeds, add_special_tokens=False, return_tensors='pt', padding=True) # 使用Bert模型获取微博文本和种子词的词向量 with torch.no_grad(): text_embeddings = model...

breakpoint() example = self.data[index] mention = example["mention"] entity = example["entity"] if 'context' in example: context = example['context'] label = example["label"] prompt_texts = mention + ' and '+entity+' are similar?' #print(prompt_texts) # print(context) encoding = self.tokenizer.encode_plus( prompt_texts, text_pair=context, add_special_tokens=True, max_length=self.max_len, return_token_type_ids=False, padding='max_length', return_attention_mask=True, truncation=True, return_tensors='pt',作用是什么

这段代码的作用是为了对一个文本进行编码处理。具体来说，它使用了一个 tokenzier 对 prompt_texts 和 context 进行编码，并对它们进行了一些特殊处理，比如添加特殊的 token、截断等。最终，这段代码返回了一个编码...

tokenizer.batch_encode_plus

tokenizer.batch_encode_plus是一个用于批量编码文本的函数。它可以将多个文本字符串转换为数字序列，并将它们打包成一个字典。该函数可以接受多个参数，包括文本列表、最大长度、截断策略等。它通常用于将文本数据...

1 out = tokenizer.batch_encode_plus( 2 #编码成对的句子 ----> 3 batch_text_or_text_pairs=[(sents[0], sents[1]), (sents[2], sents[3])], 4 add_special_tokens=True, 5 truncation=True, #当句子长度大于max_length时截断 IndexError: list index out of range

这个报错的意思是你的sents列表中的元素数量不足以支持你编码成对的句子。具体来说，你尝试编码两对句子，每对句子包含两个句子，但是sents列表中的元素数量不足以支持这样的操作，导致出现了索引超出范围的错误...

token.batch_encode_plus怎么处理单个句子

encoded_input = tokenizer.batch_encode_plus([text], padding=True, truncation=True, return_tensors="pt") 在这个例子中，我们将文本作为一个列表中的唯一元素传递给了batch_encode_plus函数。我们还设置...

tokenizer.encode

引用\[2\]:tokenizer.encode_plus返回所有的编码信息，包括input_ids、token_type_ids和attention_mask。其中input_ids是单词在词典中的编码，token_type_ids用于区分两个句子的编码，attention_mask指定对哪些词...
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