tokenizer.encode_plus(question, context, add_special_tokens=True, return_tensors='pt') 是不是question和context搞反了

是的，您是正确的，`tokenizer.encode_plus(question, context, add_special_tokens=True, return_tensors='pt')` 中的 `question` 和 `context` 的顺序是反过来的。正确的顺序应该是先传递 `context`，然后是 `question`。

正确的代码应该是：

inputs = tokenizer.encode_plus(context, question, add_special_tokens=True, return_tensors='pt')

这样才能确保问题在文本段落之后进行编码。

非常抱歉之前的回答有误，并感谢您的指正。如果还有其他问题，请随时提问。

相关问题

inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, add_special_tokens=True, return_tensors='pt')

根据您提供的代码，`tokenizer.encode_plus()` 方法用于将问题和文本进行分词和编码，并返回一个字典对象 `inputs`。

在调用 `tokenizer.encode_plus(question, context, add_special_tokens=True, return_tensors='pt')` 时，您将问题和文本作为参数传递给了 `encode_plus()` 方法，并设置了 `add_special_tokens=True`，以确保在编码过程中添加特殊的标记。

此外，您还设置了 `return_tensors='pt'`，以请求返回 PyTorch 张量。这意味着 `inputs` 字典中的 `'input_ids'` 和 `'token_type_ids'` 键对应的值将作为 PyTorch 张量返回。

您可以通过访问 `inputs` 字典中的 `'input_ids'` 和 `'token_type_ids'` 键来获取这些张量值。例如，`inputs['input_ids']` 将是一个包含编码后的输入文本的张量。

请注意，由于您使用了 `'pt'`，因此返回的张量类型将是 PyTorch 张量。如果您想要 NumPy 数组，可以将 `return_tensors='pt'` 更改为 `return_tensors='np'`。

希望这能解答您的问题。如果您还有其他问题，请随时提问。

tokenizer.encode_plus和直接使用tokenizer有什么区别

`tokenizer.encode_plus`和直接使用`tokenizer`的区别在于它们的功能和输出结果。

1. `tokenizer.encode_plus`: 这是一个方便的函数，它将文本作为输入，并返回编码后的结果。使用`encode_plus`函数，你可以指定很多参数，如`add_special_tokens`（是否添加特殊标记）、`truncation`（是否截断文本）、`padding`（是否填充文本）、`max_length`（最大输入长度）、`return_tensors`（返回的张量类型）等。`encode_plus`函数返回一个字典，其中包含编码后的输入ids、注意力掩码、标记类型ids等。

2. 直接使用`tokenizer`: 使用tokenizer的`encode`方法可以将文本编码为输入ids，但它不提供其他参数选项。直接使用`tokenizer`编码的输出结果是一个列表，其中包含编码后的输入ids。

区别在于，`encode_plus`函数相比于直接使用`tokenizer`提供了更多的灵活性和功能。它允许你一次性完成编码、截断、填充等操作，并返回一个包含多个编码相关张量的字典。这样，你可以更轻松地处理不同长度的输入文本，并且可以直接将结果传递给模型进行处理。

总的来说，如果你需要更多的编码选项和输出结果，推荐使用`encode_plus`函数。如果你只需要简单地将文本编码为输入ids，那么直接使用`tokenizer`的`encode`方法即可。