content, label = lin.split('\t') token = config.tokenizer.tokenize(content) token = [CLS] + token
时间: 2024-06-04 17:09:01 浏览: 21
这是 Python 代码中的另一部分,它将每一行字符串按照 `\t` 分割为 `content` 和 `label` 两个部分。该代码假设每一行字符串中用 `\t` 分隔了两个部分,例如 "这是内容\t这是标签"。
`config.tokenizer.tokenize(content)` 是将 `content` 进行分词,返回一个包含分词结果的列表。
`token = [CLS] + token` 则是在分词列表的开头添加 `[CLS]` 标记。`[CLS]` 标记是为了表示该文本是一个分类任务,是 Transformer 模型的输入格式之一。
最终,该代码块会返回一个经过分词并添加了 `[CLS]` 标记的文本列表 `token`,以及该行字符串的标签 `label`。
相关问题
token=BertTokenizer.tokenize(content),报错tokenize() missing 1 required positional argument: 'text'
这个错误是因为BertTokenizer.tokenize()方法缺少必需的参数'text'。你需要在调用该方法时传递一个字符串参数作为要分词的文本。例如:
```
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
content = 'This is an example text'
tokens = tokenizer.tokenize(content)
```
在这个例子中,我们首先使用BertTokenizer.from_pretrained()方法初始化一个BertTokenizer对象,然后我们将要分词的文本赋值给变量content,最后我们调用tokenizer.tokenize()方法,并将content作为参数传递给它。这样就可以成功地对文本进行分词了。
def build_predict_text(self, text): token = self.config.tokenizer.tokenize(text) token = ['[CLS]'] + token seq_len = len(token) mask = [] token_ids = self.config.tokenizer.convert_tokens_to_ids(token) pad_size = self.config.pad_size if pad_size: if len(token) < pad_size: mask = [1] * len(token_ids) + ([0] * (pad_size - len(token))) token_ids += ([0] * (pad_size - len(token))) else: mask = [1] * pad_size token_ids = token_ids[:pad_size] seq_len = pad_size ids = torch.LongTensor([token_ids]) seq_len = torch.LongTensor([seq_len]) mask = torch.LongTensor([mask]) return ids, seq_len, mask
这段代码定义了一个名为 `build_predict_text` 的函数,该函数的作用是将输入的文本转化为 BERT 模型输入的格式。具体来说,该函数首先使用 BERT 模型配置对象中的 tokenizer 对输入文本进行分词,并在分词结果的开头添加 `[CLS]` 标记。然后,函数会根据模型配置对象中的 `pad_size` 参数来对分词后的结果进行填充,以保证每个输入样本的长度一致。
接下来,函数会将分词后的结果转换为对应的 token id,并使用 `torch.LongTensor` 将其转换为张量数据类型。此外,函数还会将输入样本的长度和填充掩码也转换为张量数据类型,并一同返回。
总体来说,这段代码的作用是将输入的文本转化为 BERT 模型的输入格式,以便于后续对该文本进行预测。