Tokenizer里面的参数
时间: 2023-11-19 21:07:04 浏览: 13
Tokenizer是将文本转换为模型可以处理的输入数据的工具。在使用Tokenizer时,常见的参数包括:
- text:需要分词的文本
- max_length:生成的token的最大长度
- truncation:是否截断文本,可以是True或False
- padding:是否对文本进行填充,可以是True或False
- padding_side:填充的位置,可以是"left"或"right"
- pad_to_max_length:是否将所有文本填充为相同的长度,可以是True或False
- return_tensors:返回的数据类型,可以是"pt"(PyTorch)或"tf"(TensorFlow)
还有其他一些参数,具体取决于使用的Tokenizer类和模型的类型。在使用Tokenizer时,需要根据具体情况设置参数。
相关问题
keras.layer.text.Tokenizer里面的参数含义
Keras中的`Tokenizer`类是用于将原始文本转换为数字列表的工具。它的主要参数如下:
- `num_words`: 整数或`None`。处理的最大单词数量。只有最常见的`num_words`个单词才会被保留。
- `filters`: 字符串,表示过滤器的列表,其中的字符将被过滤掉。默认值为`!"#$%&()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~\t\n`。可以根据需要进行修改。
- `lower`: 布尔值,表示是否将文本转换为小写。默认为`True`。
- `split`: 字符串,表示分隔符。默认为`' '`.
- `char_level`: 布尔值,表示是否将每个字符视为一个标记。默认为`False`。
- `oov_token`: 字符串或`None`,表示当单词不在词汇表中时用于替代的标记。默认为`None`。
例如,如果想要将文本转换为数字列表,并且只保留前1000个最常见的单词,则可以使用以下代码:
```
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
tokenizer = Tokenizer(num_words=1000)
tokenizer.fit_on_texts(texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
```
怎么更改self.tokenizer的参数
要更改self.tokenizer的参数,您可以通过以下步骤进行:
1. 从transformers库中导入适当的tokenizer类。例如,如果您正在使用GPT-2模型,则可以使用GPT2Tokenizer。
2. 创建一个新的tokenizer实例,并使用要更改的参数来初始化它。例如,如果您想更改GPT2Tokenizer的max_length参数,则可以使用以下代码:
```
from transformers import GPT2Tokenizer
new_tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2', max_length=1024)
```
3. 将新tokenizer实例分配给self.tokenizer。例如:
```
self.tokenizer = new_tokenizer
```
这样,您就可以更改self.tokenizer的参数,以便在模型中使用所需的tokenizer。