如何查看可用的tokenizer列表
时间: 2024-02-06 14:10:03 浏览: 14
如果您正在使用Hugging Face Transformers库,可以使用以下代码查看可用的tokenizer列表:
```python
from transformers import AutoTokenizer
print(AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased").get_vocab())
```
其中,`distilbert-base-uncased`是您要查看tokenizer列表的预训练模型的名称。结果将返回一个字典,其中包含所有可用的tokens及其相应的IDs。您也可以使用其他预训练模型的名称来查看它们的tokenizer列表。
相关问题
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huggingface tokenizer是一个用于自然语言处理的工具包,它的主要功能是将文本进行分词处理。Tokenizer的输入是一个字符串,输出是一个分词后的列表。具体来说,Tokenizer的输入可以是一个句子或者一个文本段落,输出是将输入文本分割成单词或者子词的列表[^1]。
下面是一个使用huggingface tokenizer的例子:
```python
from transformers import BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
text = "Hello, how are you?"
tokens = tokenizer.tokenize(text)
print(tokens)
```
输出结果为:
```
['hello', ',', 'how', 'are', 'you', '?']
```
在这个例子中,我们使用了BertTokenizer来对输入的文本进行分词处理。输入的文本是"Hello, how are you?",输出结果是将文本分割成了单词的列表['hello', ',', 'how', 'are', 'you', '?']。
另外,你还可以使用tokenizer.add_special_tokens()方法来添加新的特殊符号。例如,你可以使用以下代码来添加新的符号'[EOS]':
```python
tokenizer.add_special_tokens({'eos_token': '[EOS]'})
```
这样,当你使用Tokenizer对文本进行分词处理时,新添加的符号'[EOS]'也会被考虑在内。
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