transformer 分词

在提到Transformer模型分词时，引用提供的背景信息可以帮助我们理解。Transformer模型是一种预训练模型，用于处理自然语言处理任务。其中，Hugging Face是一个提供了Transformer模型使用工具的库。

在实现文本分类任务时，可以使用Transformers库进行微调。引用中提到了后续的内容将介绍如何使用Transformers实现微调的文本分类任务。

在Transformer模型中，为了融合位置信息，引用指出注意力机制没有考虑单词的位置信息，而是简单地进行加权平均。为了解决这个问题，在Transformer模型中添加了位置信息。

综上所述，Transformer模型分词是指在处理文本任务时，使用Transformer模型进行分词处理，并且可以使用Hugging Face提供的工具库进行相关操作。同时，在Transformer模型中为了融合位置信息，采用了一种特定的机制来处理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【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: 50%"]
- *3* [第十四课.Transformer](https://blog.csdn.net/qq_40943760/article/details/113839616)[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: 50%"]
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