berttokenizer c++

BertTokenizer和BertTokenizerFast都是transformers库中的分词器，用于将文本分割成token，并将每个token编码成对应的ID。它们的功能基本相同，但在实现方式和性能上有所不同。

BertTokenizerFast是使用C语言实现的，因此在速度上比BertTokenizer更快。另外，BertTokenizerFast还提供了offset_mapping参数，可以用于更好地定位每个token在原始句子中的位置，这在命名实体识别任务中很有用。

如果要使用BertTokenizerFast，可以通过以下代码进行载入和使用：

from transformers import BertTokenizerFast

fast_tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained('./bert_base/')
input = "cvpr的论文"
fast_sample = fast_tokenizer(input, max_length=256, truncation=True, add_special_tokens=True, return_offsets_mapping=True)

fast_sample将返回BERT输入的三个要素：input_ids、token_type_ids和attention_mask。其中，input_ids是编码后的token序列，token_type_ids用于区分不同句子的token，attention_mask用于指示哪些位置需要注意。

综上所述，BertTokenizer和BertTokenizerFast在支持基本分词和编码方面都相似，但BertTokenizerFast具有更快的速度和额外的offset_mapping功能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [BertTokenizerFast与BertTokenizer有什么不同？](https://blog.csdn.net/xhw205/article/details/129578988)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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