tokenizer用法
时间: 2024-06-17 15:02:44 浏览: 23
Tokenizer是NLP中一个重要的步骤,用于将原始文本转化为模型可以理解的形式,即token。常用的tokenizer包括BERT、DistilBERT等。下面介绍几种常见的使用方法:
1. 使用DistilBertTokenizer或AutoTokenizer加载预训练好的tokenizer,并对文本进行编码,得到token以及对应的id。
2. 在模型训练或推断时,可以将多条文本一起传入tokenizer进行批次处理,此时需要对文本进行padding和截断。
3. 可以根据需求自定义tokenizer的参数,如n_heads、dim、hidden_dim等。
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tokenizer的用法
tokenizer是Transformers库中用于将文本进行tokenize和编码的类。它可以将原始文本转换为模型可接受的输入格式。
下面是tokenizer的常用方法和用法示例:
1. **from_pretrained()**:从预训练模型加载tokenizer。
```python
from transformers import BertTokenizer
model_name = 'bert-base-uncased'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
```
2. **encode()**:将文本编码为模型可接受的输入格式。
```python
sentence = "Hello, how are you?"
encoding = tokenizer.encode(sentence)
```
3. **batch_encode_plus()**:批量编码多个文本,并返回编码结果。
```python
sentences = ["Hello", "How are you?", "I'm fine, thank you!"]
encodings = tokenizer.batch_encode_plus(sentences, truncation=True, padding=True)
```
4. **decode()**:将编码后的文本解码为原始文本。
```python
ids = [101, 7592, 1010, 2129, 102]
decoded_text = tokenizer.decode(ids)
```
5. **get_vocab()**:获取tokenizer的词汇表。
```python
vocab = tokenizer.get_vocab()
```
这些是tokenizer的一些常用方法,可以根据需要进行调用。还有其他更多的方法可供使用,你可以参考Transformers库的官方文档来了解更多详细信息。
pycharm安装tokenizer的方法
可以在PyCharm中使用pip install进行tokenizer的安装,具体操作方式如下:打开PyCharm,选择File->Settings->Project Interpreter,在页面顶部选择Add,搜索tokenizer,选择需要安装的版本号,点击Install Package进行安装即可。
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