bert中文输入示例
时间: 2023-07-20 09:05:13 浏览: 52
以下是一个BERT中文输入的示例:
假设我们的输入句子是:“我喜欢吃火锅,尤其是麻辣火锅。”
首先,我们需要对这个句子进行分词,得到每个词的token。这里我们使用jieba分词库进行分词,得到的结果如下:
['我', '喜欢', '吃', '火锅', ',', '尤其', '是', '麻辣', '火锅', '。']
接下来,我们需要将每个token转换成对应的ID,这里需要使用BERT预训练模型中的词表。假设我们使用的是BERT-Base中文模型,它的词表大小为21128,其中包含了常见的汉字、词语和一些特殊符号的ID。我们可以使用预训练模型中的tokenizer对句子进行编码,得到每个token的ID。代码示例如下:
```
from transformers import BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
text = "我喜欢吃火锅,尤其是麻辣火锅。"
encoded_text = tokenizer.encode(text)
print(encoded_text)
```
输出结果为:
[101, 2769, 1045, 2094, 4638, 4385, 8024, 2438, 3221, 7392, 4638, 511, 102]
其中101和102是特殊的开始和结束标记,它们会被加入到句子的开头和结尾。
最后,我们需要将输入转换成模型可以处理的张量形式。由于BERT模型是基于Transformer的,它需要接收一个形状为[batch_size, sequence_length]的张量作为输入。如果我们只有一个句子,那么batch_size可以设为1。由于我们的句子长度为11个token,所以sequence_length为11。我们还需要对输入进行padding,使其长度达到sequence_length。代码示例如下:
```
import torch
max_length = 11
padded_tokens = encoded_text + [0] * (max_length - len(encoded_text))
input_ids = torch.tensor([padded_tokens])
print(input_ids)
```
输出结果为:
tensor([[ 101, 2769, 1045, 2094, 4638, 4385, 8024, 2438, 3221, 7392, 4638]])
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