tokenizer的用法
时间: 2023-12-11 10:34:36 浏览: 42
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。