tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(args.tokenizer)
时间: 2024-06-14 13:07:43 浏览: 18
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(args.tokenizer) 是一个用于自然语言处理任务的工具,它可以将输入的文本数据转换为模型可以理解的数字表示。这个过程被称为tokenization(分词),它将文本分割成一个个的token(词语、字符或子词)。tokenizer可以根据不同的预训练模型和任务需求,选择合适的分词方式和词表。
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(args.tokenizer) 的作用是根据给定的参数args.tokenizer,加载相应的预训练模型和对应的tokenizer。这里使用了AutoTokenizer,它会根据args.tokenizer的值自动选择合适的tokenizer。例如,如果args.tokenizer是"bert-base-uncased",那么就会加载BERT模型对应的tokenizer。
使用tokenizer可以进行以下操作:
1. 分词:将输入的文本分割成一个个的token。
2. 编码:将分词后的token转换为模型可以理解的数字表示,例如将每个token映射为对应的索引。
3. 添加特殊标记:根据任务需求,在输入文本的开头和结尾添加特殊标记,例如"[CLS]"和"[SEP]"。
4. 生成输入的attention mask:用于指示哪些token是真实的输入,哪些是填充的。
5. 截断和填充:根据模型的输入要求,对输入进行截断或填充,使其长度一致。
相关问题
class TextMatchDataset(dataset.Dataset): def __init__(self, args, tokenizer, file_path): self.config = args self.tokenizer = tokenizer self.path = file_path self.inference = False self.max_seq_len = self.config.max_seq_len self.labels2id = args.labels2id_list[0] self.contents = self.load_dataset_match(self.config)
这段代码是一个自定义的 PyTorch Dataset 类,用于加载文本匹配任务的数据集。其中包含了如下的属性和方法:
- `__init__(self, args, tokenizer, file_path)`:初始化函数,参数包括训练参数 `args`、分词器 `tokenizer`、数据集文件路径 `file_path`。同时还包括一些其他的属性,例如 `inference` 表示是否为预测模式,`max_seq_len` 表示最大序列长度,`labels2id` 表示标签的映射关系等。
- `load_dataset_match(self, config)`:加载数据集的方法,返回一个 `List[List[str]]` 类型的数据,每个元素都是一个长度为 3 的列表,分别表示 query、pos_doc 和 neg_doc。
- `__len__(self)`:返回数据集的长度。
- `__getitem__(self, index)`:根据索引返回一个样本,返回的是一个字典类型,包括了 query、pos_doc、neg_doc 的分词结果以及对应的标签。
该自定义 Dataset 类可以被用于 PyTorch 模型的训练和评估。
train_data = TextMatchDataset(args, tokenizer, args.train_path)
这行代码的作用是创建一个名为train_data的文本匹配数据集对象,用于训练模型。其中,args是一些超参数的配置,tokenizer是用于将文本转换为模型可接受的输入格式的工具,args.train_path是训练集数据的路径。这个数据集对象将会包含训练集中的所有样本,并且可以被用于模型的训练过程中。
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