_tokenizer.encode

时间: 2023-09-26 20:06:16 浏览: 189
_tokenizer.encode是一个函数，用于将给定的文本编码为模型可以处理的数字表示形式。 例如，引用中的代码展示了如何使用tokenizer.tokenize将文本分词，并使用tokenizer.convert_tokens_to_ids将分词后的文本转换为数字表示形式。这在自然语言处理任务中非常常见，因为模型只能处理数字输入。 另外，引用中的代码展示了如何使用tokenizer.encode将给定的文本进行编码，并且可以选择是否添加特殊的标记。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [tokenizer.encode（） 与 tokenizer.tokenize（）对比，言简意赅 转 高人讲学](https://blog.csdn.net/studyvcmfc/article/details/120846444)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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tokenizer.encode函数返回一个列表，其中包含输入文本被分解为子词（subwords）后的对应词汇表中的token ID序列。如果指定了truncation参数，则返回的序列可能会被截断或者填充，使其长度等于指定的长度。如果指定了...

import torch from transformers import BertTokenizer, BertModel # 加载Bert预训练模型和tokenizer model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') # 微博文本和种子词 text = '今天天气真好，心情非常愉快！' seeds = ['天气', '心情', '愉快'] # 将微博文本和种子词转换为Bert输入格式 inputs = tokenizer.encode_plus(text, add_special_tokens=True, return_tensors='pt') seed_inputs = tokenizer.encode_plus(seeds, add_special_tokens=True, return_tensors='pt', padding=True) # 使用Bert模型获取微博文本和种子词的词向量 with torch.no_grad(): text_embeddings = model(inputs['input_ids'], attention_mask=inputs['attention_mask'])[0] # [1, seq_len, hidden_size] seed_embeddings = model(seed_inputs['input_ids'], attention_mask=seed_inputs['attention_mask'])[0] # [batch_size, seq_len, hidden_size] # 计算种子词和微博文本中所有词语的余弦相似度 text_embeddings = text_embeddings.squeeze(0) # [seq_len, hidden_size] seed_embeddings = seed_embeddings.mean(dim=1) # [batch_size, hidden_size] -> [batch_size, 1, hidden_size] -> [batch_size, hidden_size] cosine_similarities = torch.matmul(text_embeddings, seed_embeddings.transpose(0, 1)) # [seq_len, batch_size] # 获取相似度最高的词语 similar_words = [] for i in range(len(seeds)): seed_similarities = cosine_similarities[:, i].tolist() max_sim_idx = seed_similarities.index(max(seed_similarities)) similar_word = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs['input_ids'][0][max_sim_idx].item()) similar_words.append(similar_word) print(similar_words)

seed_inputs = tokenizer.encode_plus(seeds, add_special_tokens=True, return_tensors='pt', padding=True) 4. 使用Bert模型获取微博文本和种子词的词向量： with torch.no_grad(): text_embeddings = ...

import torchfrom transformers import BertTokenizer, BertModel# 加载Bert预训练模型和tokenizermodel = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')# 微博文本和种子词text = '今天天气真好，心情非常愉快！'seeds = ['天气', '心情', '愉快']# 将微博文本和种子词转换为Bert输入格式inputs = tokenizer.encode_plus(text, add_special_tokens=True, return_tensors='pt')seed_inputs = tokenizer.encode_plus(seeds, add_special_tokens=True, return_tensors='pt', padding=True)# 使用Bert模型获取微博文本和种子词的词向量with torch.no_grad(): text_embeddings = model(inputs['input_ids'], attention_mask=inputs['attention_mask'])[0] # [1, seq_len, hidden_size] seed_embeddings = model(seed_inputs['input_ids'], attention_mask=seed_inputs['attention_mask'])[0] # [batch_size, seq_len, hidden_size]# 计算种子词和微博文本中所有词语的余弦相似度text_embeddings = text_embeddings.squeeze(0) # [seq_len, hidden_size]seed_embeddings = seed_embeddings.mean(dim=1) # [batch_size, seq_len, hidden_size] -> [batch_size, hidden_size]cosine_similarities = torch.matmul(text_embeddings, seed_embeddings.transpose(0, 1)) # [seq_len, batch_size]# 获取相似度最高的词语similar_words = []for i in range(len(seeds)): seed_similarities = cosine_similarities[i, :].tolist() max_sim_idx = seed_similarities.index(max(seed_similarities)) similar_word = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs['input_ids'][0][max_sim_idx].item()) similar_words.append(similar_word)print(similar_words) 上述修改后的代码输出全是['[CLS]', '[CLS]', '[CLS]']，这不是我想要的结果啊，我想要的是微博文本的词语和种子词很相似的所有词语，而不是bert自动添加的特殊标记符，该怎么办

seed_inputs = tokenizer.encode_plus(seeds, add_special_tokens=False, return_tensors='pt', padding=True) # 使用Bert模型获取微博文本和种子词的词向量 with torch.no_grad(): text_embeddings = model...

使用 GPT2Tokenizer 对输入进行编码 text = "Yesterday, a man named Jack said he saw an alien," indexed_tokens = tokenizer.encode(text) tokens_tensor = torch.tensor([indexed_tokens])优化这段代码，使输出的文本为新闻

input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt') # use model to generate news text sample_outputs = model.generate( input_ids, do_sample=True, max_length=100, top_k=50, top_p=0.95, ...

inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, add_special_tokens=True, return_tensors='pt')

根据您提供的代码，tokenizer.encode_plus() 方法用于将问题和文本进行分词和编码，并返回一个字典对象 inputs。 在调用 tokenizer.encode_plus(question, context, add_special_tokens=True, return_tensors=...

import torch import torch.nn as nn from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel class ChitGPT(nn.Module): def __init__(self): super(ChitGPT, self).__init__() self.tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2-medium') self.model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2-medium') def forward(self, input_text): input_ids = self.tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt') output = self.model.generate(input_ids, max_length=50, num_beams=5, no_repeat_ngram_size=2, early_stopping=True) return self.tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)详细解释以上代码

在类的初始化方法中，我们首先通过 transformers 库中的 GPT2Tokenizer 类来实例化一个 tokenizer 对象。这个对象用于将输入的文本转换成 GPT-2 模型可接受的输入格式。接着，我们使用 GPT2LMHeadModel 类来实例化一...

tokenizer.encode_plus(question, context, add_special_tokens=True, return_tensors='pt') 是不是question和context搞反了

是的，您是正确的，tokenizer.encode_plus(question, context, add_special_tokens=True, return_tensors='pt') 中的 question 和 context 的顺序是反过来的。正确的顺序应该是先传递 context，然后是 ...

上面的代码报错了：Traceback (most recent call last): File "C:\Users\star\PycharmProjects\numbers\testcnn.py", line 15, in <module> train_encodings = tokenizer(train_texts, truncation=True, padding=True) File "C:\Users\star\PycharmProjects\numbers\venv\lib\site-packages\transformers\tokenization_utils_base.py", line 2561, in call encodings = self._call_one(text=text, text_pair=text_pair, **all_kwargs) File "C:\Users\star\PycharmProjects\numbers\venv\lib\site-packages\transformers\tokenization_utils_base.py", line 2647, in _call_one return self.batch_encode_plus( File "C:\Users\star\PycharmProjects\numbers\venv\lib\site-packages\transformers\tokenization_utils_base.py", line 2838, in batch_encode_plus return self._batch_encode_plus( File "C:\Users\star\PycharmProjects\numbers\venv\lib\site-packages\transformers\tokenization_utils.py", line 733, in _batch_encode_plus first_ids = get_input_ids(ids) File "C:\Users\star\PycharmProjects\numbers\venv\lib\site-packages\transformers\tokenization_utils.py", line 713, in get_input_ids raise ValueError( ValueError: Input is not valid. Should be a string, a list/tuple of strings or a list/tuple of integers. 进程已结束,退出代码1

根据错误信息，问题出在将train_texts作为参数传递给tokenizer时。根据错误提示，输入应该是一个字符串、字符串列表/元组，或者整数列表/元组。请确保train_texts符合这些要求。 你可以尝试将train_texts转换为字符...

import torch from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering # 加载BERT预训练模型和分词器 model_name = 'bert-base-chinese' # 中文预训练模型 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name) # 输入文本和问题 context = "我叫river，我在深圳上班。" question = "我是谁？" # 对文本和问题进行分词和编码 inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, add_special_tokens=True, return_tensors='pt') input_ids = inputs['input_ids'].tolist()[0] token_type_ids = inputs['token_type_ids'].tolist()[0] input_ids=torch.tensor([input_ids],dtype=torch.long) token_type_ids=torch.tensor([token_type_ids],dtype=torch.long) # 使用BERT模型进行问答 start_scores, end_scores = model(input_ids=input_ids, token_type_ids=token_type_ids) print(input_ids.size(),token_type_ids.size()) print(input_ids.dtype) # 获取最佳答案的起始和结束位置 print('startscores is:',type(start_scores))

根据您提供的代码，我注意到您的问题可能是由于最后一个 print('startscores is:',type(start_scores)) 语句引起的。在此之前，您没有对 start_scores 进行任何处理，因此它是一个张量。但是，当您将其与字符串...

for token in tokenizer.encode(context).ids: probs, state = RWKV(weights, token, state) 讲解一下代码

1. tokenizer.encode(context).ids: 这里使用了一个名为 tokenizer 的对象，它是一个用于将文本转换为模型可接受的输入格式的工具。encode(context) 方法将给定的上下文文本进行编码，并返回一个包含编码标记...

encoding = tokenizer.encode_plus(question, context, max_length=512, padding='max_length', truncation=True, return_tensors='pt')

tokenizer.encode_plus 函数是用来对文本进行编码的，它接受多个参数来控制编码的方式。下面是对参数的解释： - question：问题文本。 - context：上下文文本，通常是包含了问题的完整段落或文章。 - max_...

请解释Python的报错：Asking to pad but the tokenizer does not have a padding token. Please select a token to use as pad_token (tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token e.g.) or add a new pad token via tokenizer.add_special_tokens({'pad_token': '[PAD]'}). add Codeadd Markdown

encoded = tokenizer.encode_plus(text, add_special_tokens=True, max_length=max_length, padding='max_length', return_attention_mask=True, return_token_type_ids=False, truncation=True) 在这个例子中...
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