transformer数据处理

Transformer 模型在自然语言处理任务中广泛应用，数据处理是构建 Transformer 模型的重要步骤之一。下面是一些常见的 Transformer 数据处理方法：

1. 分词（Tokenization）：将输入文本切分成单个的词或者子词（subwords）。常用的分词工具有 spaCy、NLTK 和 Hugging Face 的 tokenizers 库。

2. 生成词汇表（Vocabulary Generation）：根据训练数据生成词汇表或者子词表。可以使用库中的工具实现，例如 Hugging Face 的 tokenizers 库提供了 `train_tokenizer` 函数来生成子词表。

3. 编码（Encoding）：将分词后的文本转换为模型可以处理的张量形式。通常使用整数编码或者单词嵌入（word embedding）来表示每个词或子词。可以使用库中的工具实现，例如 TensorFlow 和 PyTorch 提供了相应的 API。

4. 填充（Padding）：由于输入序列的长度不一致，需要进行填充操作使得输入序列具有相同的长度。常用的填充方式是在较短的序列后面添加特殊的填充标记。

5. 生成样本对：在训练过程中，Transformer 模型通常需要输入和输出对应的样本对。例如，在翻译任务中，一个样本对包括源语言句子和目标语言句子。

6. 批处理（Batching）：为了高效地进行训练，可以将多个样本对组成一个批次进行并行计算。通常使用数据加载器（data loader）来管理批处理过程。

7. 数据增强（Data Augmentation）：为了增加训练数据的多样性，可以通过对原始数据进行随机扰动或变换来生成新的训练样本。