seq_segment = [0] * len(fact_tokens_) seq_idx = self.tokenizer.convert_tokens_to_ids(fact_tokens_) seq_padding = [0] * (self.max_seq_len - len(seq_idx)) seq_mask = [1] * len(seq_idx) + seq_padding seq_idx = seq_idx + seq_padding seq_segment = seq_segment + seq_padding assert len(seq_idx) == self.max_seq_len assert len(seq_mask) == self.max_seq_len assert len(seq_segment) == self.max_seq_len token_id_full.append(seq_idx) token_id_full.append(seq_mask) token_id_full.append(seq_segment) labels_num = len(self.labels2id) labels_tensor = torch.FloatTensor(labels_num).fill_(0) if self.inference == False: for label in labels: labels_tensor[self.labels2id[label]] = 1 token_id_full.append(labels_tensor) contens.append(token_id_full) return contens

这段代码是用于准备模型的输入数据的。首先将输入的文本转换为token序列，然后对序列进行padding操作，使其长度为固定的max_seq_len。接着生成对应的mask和segment，将它们和token序列一起作为模型的输入。最后，如果是训练模式，则将标签转换为one-hot向量，作为模型的输出。整个过程将所有文本的数据整合在一起返回。

相关问题

def build_predict_text(self, text): token = self.config.tokenizer.tokenize(text) token = ['[CLS]'] + token seq_len = len(token) mask = [] token_ids = self.config.tokenizer.convert_tokens_to_ids(token) pad_size = self.config.pad_size if pad_size: if len(token) < pad_size: mask = [1] * len(token_ids) + ([0] * (pad_size - len(token))) token_ids += ([0] * (pad_size - len(token))) else: mask = [1] * pad_size token_ids = token_ids[:pad_size] seq_len = pad_size ids = torch.LongTensor([token_ids]) seq_len = torch.LongTensor([seq_len]) mask = torch.LongTensor([mask]) return ids, seq_len, mask

这段代码定义了一个名为 `build_predict_text` 的函数，该函数的作用是将输入的文本转化为 BERT 模型输入的格式。具体来说，该函数首先使用 BERT 模型配置对象中的 tokenizer 对输入文本进行分词，并在分词结果的开头添加 `[CLS]` 标记。然后，函数会根据模型配置对象中的 `pad_size` 参数来对分词后的结果进行填充，以保证每个输入样本的长度一致。

接下来，函数会将分词后的结果转换为对应的 token id，并使用 `torch.LongTensor` 将其转换为张量数据类型。此外，函数还会将输入样本的长度和填充掩码也转换为张量数据类型，并一同返回。

总体来说，这段代码的作用是将输入的文本转化为 BERT 模型的输入格式，以便于后续对该文本进行预测。

seq_len = len(token) mask = [] token_ids = config.tokenizer.convert_tokens_to_ids(token)

这是 Python 代码中的另一部分，它计算了经过分词并添加了 `[CLS]` 标记的文本列表 `token` 的长度，即 `seq_len`。

接下来，代码中定义了一个空列表 `mask`，该列表将用于存储文本中每个 token 的注意力掩码。注意力掩码是一种用于指示 Transformer 模型哪些位置需要关注、哪些位置需要忽略的机制。

然后，代码中使用 `config.tokenizer.convert_tokens_to_ids(token)` 将分词后的文本列表 `token` 转换为 token ID 列表 `token_ids`。`token_id` 是将文本中的每个 token 映射到词表中的一个唯一 ID。

最终，该代码块会返回分词后的文本列表 `token`、文本中每个 token 的 ID 列表 `token_ids`，以及文本中每个 token 的注意力掩码列表 `mask`。