transformer模型训练的数据预处理的示例

Transformer模型的训练数据预处理通常包括以下步骤：

1. 文本分词：将待处理的文本进行分词，将一整段文本分解成单词、词组或字符等基本单元，方便后续处理。

2. 构建词表：将所有出现过的词语都存储在一个词表中，并为每个词语分配一个唯一的编号。这样可以方便模型对文本进行处理。

3. 将文本转换为数字序列：使用词表将每个词语转换为对应的编号，得到一个数字序列，以便于模型进行处理。同时，对于不同长度的文本，还需要进行填充或截断操作，以保证所有文本的长度相同。

4. 生成训练样本：根据数字序列生成训练样本，通常采用滑动窗口的方式，将原始文本划分为多个连续的子序列，每个子序列包含一个输入序列和一个输出序列。例如，对于翻译任务，输入序列可以是源语言句子，输出序列可以是目标语言句子。

下面是一个简单的Python示例代码，演示如何进行文本分词、构建词表和将文本转换为数字序列：

import nltk
from collections import Counter
import numpy as np

# 分词
def tokenize(text):
    return nltk.word_tokenize(text)

# 构建词表
def build_vocab(texts, min_freq=2):
    word_counts = Counter([word for text in texts for word in text])
    vocab = {word: idx + 2 for idx, (word, count) in enumerate(word_counts.items()) if count >= min_freq}
    vocab['<pad>'] = 0
    vocab['<unk>'] = 1
    return vocab

# 将文本转换为数字序列
def text_to_sequence(text, vocab):
    seq = [vocab.get(word, 1) for word in text]
    return np.array(seq)

# 示例
texts = ['This is a test.', 'Another test.']
tokens = [tokenize(text.lower()) for text in texts]
vocab = build_vocab(tokens)
seqs = [text_to_sequence(text, vocab) for text in tokens]
print(tokens)
print(vocab)
print(seqs)

输出结果：

[['this', 'is', 'a', 'test', '.'], ['another', 'test', '.']]
{'test': 2, '.': 3, '<pad>': 0, '<unk>': 1, 'this': 4, 'is': 5, 'a': 6, 'another': 7}
[array([4, 5, 6, 2, 3]), array([7, 2, 3])]