transformer实现分词

使用Transformer进行分词是通过使用Hugging Face提供的transformers库中的AutoTokenizer类来实现的。AutoTokenizer类可以根据指定的预训练模型自动适配相应的tokenizer分词器。例如，可以通过以下代码来加载DistilBert模型的分词器：
from transformers import DistilBertTokenizer
distilbert_tokenizer = DistilBertTokenizer.from_pretrained(model_ckpt)
这样，我们就可以使用distilbert_tokenizer对文本进行分词了。在预训练过程中，BERT会使用一种叫做wordpiece算法的subword分词方法对文本进行数字化处理。因此，在使用对应的预训练模型时，我们也应该使用相应的分词方法。AutoTokenizer提供了方便的方法来加载与预训练模型一致的分词器，只需使用from_pretrained()方法即可加载模型。通过以上介绍的方式，我们就可以使用Transformer实现分词了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【Transformers】预训练模型使用工具Transformer(2)：文本分词](https://blog.csdn.net/meiqi0538/article/details/126571095)[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: 100%"]
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