BertTokenizer
时间: 2023-10-23 22:13:01 浏览: 47
`BertTokenizer` 是一个用于将原始文本转换为 BERT 模型输入所需格式的类。BertTokenizer 是 Hugging Face 公司在 transformers 库中提供的一个类,用于对原始文本进行分词、编码和填充,以适配 BERT 模型的输入格式。BertTokenizer 可以实现将原始文本转换成 BERT 模型的输入格式,包括 tokenization、padding 和 truncating 等操作。
具体来说,BertTokenizer 可以将一段文本分成一个一个单独的单词,并将每个单词映射为一个整数,即 BERT 模型输入中的 token。同时,它还可以添加特殊的 token,例如 [CLS] 和 [SEP],以表示序列的开始和结束。在编码和填充阶段,BertTokenizer 会将输入序列转换成固定长度的向量,以适配 BERT 模型的输入要求。
使用 BertTokenizer 可以方便地将原始文本转换为 BERT 模型的输入格式,并且可以很容易地与 Hugging Face 公司提供的预训练模型进行集成。
相关问题
BERTTokenizer介绍
BERTTokenizer是一种用于将自然语言文本转换为Bert模型输入的工具。它是Hugging Face公司的transformers库中的一个类,用于对文本进行分词、编码以及添加特殊标记等操作。
BERTTokenizer的主要作用是将文本转换为Bert模型的输入格式,即将文本转换为数字表示,以便Bert模型可以对其进行处理。具体来说,BERTTokenizer可以将文本分割成单词、将单词转换为对应的ID、添加特殊标记(如[CLS]和[SEP]),以及将不同长度的序列填补到相同长度等。
BERTTokenizer支持多种输入格式,包括单个句子、一对句子、多个句子等情况。同时,它也支持多种不同的分词算法,包括基于词典的WordPiece算法和基于字符的Byte Pair Encoding(BPE)算法等。
总之,BERTTokenizer是Bert模型中非常重要的一个工具,它可以方便地将自然语言文本转换为Bert模型的输入格式,从而使得Bert模型可以对文本进行处理。
berttokenizer c++
BertTokenizer和BertTokenizerFast都是transformers库中的分词器,用于将文本分割成token,并将每个token编码成对应的ID。它们的功能基本相同,但在实现方式和性能上有所不同。
BertTokenizerFast是使用C语言实现的,因此在速度上比BertTokenizer更快。另外,BertTokenizerFast还提供了offset_mapping参数,可以用于更好地定位每个token在原始句子中的位置,这在命名实体识别任务中很有用。
如果要使用BertTokenizerFast,可以通过以下代码进行载入和使用:
```
from transformers import BertTokenizerFast
fast_tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained('./bert_base/')
input = "cvpr的论文"
fast_sample = fast_tokenizer(input, max_length=256, truncation=True, add_special_tokens=True, return_offsets_mapping=True)
```
fast_sample将返回BERT输入的三个要素:input_ids、token_type_ids和attention_mask。其中,input_ids是编码后的token序列,token_type_ids用于区分不同句子的token,attention_mask用于指示哪些位置需要注意。
综上所述,BertTokenizer和BertTokenizerFast在支持基本分词和编码方面都相似,但BertTokenizerFast具有更快的速度和额外的offset_mapping功能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [BertTokenizerFast与BertTokenizer有什么不同?](https://blog.csdn.net/xhw205/article/details/129578988)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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