请生成python程序,深色标记注意力机制中重要词语的程序
时间: 2024-06-09 13:07:59 浏览: 6
以下是一个简单的Python程序,它使用深色标记注意力机制来标记给定文本中的重要词语:
```python
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification
# 加载预训练模型和tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03-english")
# 定义需要标记的文本
text = "Barack Obama was born in Hawaii and served as the 44th president of the United States."
# 对文本进行tokenization并转换为pytorch tensor
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
# 获取模型的输出(序列标记)
outputs = model(**inputs).logits
# 生成注意力分数
attention = torch.softmax(outputs, dim=2)[0]
# 将每个token的注意力分数与其对应的词语进行匹配
tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs["input_ids"][0])
word_scores = []
for i in range(1, len(tokens)-1):
# 忽略[CLS]和[SEP] tokens
token = tokens[i]
score = attention[i][1].item() # 获取 “O” 标签的分数
word_scores.append((token, score))
# 将得分最高的前5个词语进行标记
word_scores.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
for word, score in word_scores[:5]:
if score > 0.5:
text = text.replace(word, f"\033[1;33m{word}\033[0m")
print(text)
```
这个程序使用了一个预训练的BERT模型和相应的tokenizer来标记文本中的重要词语。它首先将文本转换为BERT模型可以处理的格式,然后通过模型获取序列标记的输出。接下来,程序计算每个token的注意力分数,将其与其对应的词语进行匹配,并将得分最高的前5个词语进行标记。在标记时,程序使用了ANSI转义代码,以便在终端中以深色显示标记的文本。
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