return [self.__getitem__(token) for token in tokens]
时间: 2024-04-11 10:31:31 浏览: 10
`return [self.__getitem__(token) for token in tokens]` 是一个列表推导式,用于对列表 `tokens` 中的每个元素进行操作,并返回一个新的列表。
解析这个表达式:
- `self.__getitem__(token)` 是对对象 `self` 的 `__getitem__()` 方法的调用,传入参数 `token`。根据语境来看,这可能是一个自定义类的方法,用于获取某个元素的值。
- `for token in tokens` 是一个循环语句,遍历列表 `tokens` 中的每个元素,并将当前元素赋值给变量 `token`。
- `[self.__getitem__(token) for token in tokens]` 是一个列表推导式,根据循环语句中的每个元素生成一个新的列表。每次循环都会调用 `self.__getitem__()` 方法,并将返回的值添加到列表中。
因此,这个表达式的作用是遍历列表 `tokens` 中的每个元素,并调用对象 `self` 的 `__getitem__()` 方法来获取对应元素的值,然后将这些值组成一个新的列表并返回。换句话说,它将对列表 `tokens` 中的每个元素进行处理,并返回处理后的结果组成的列表。
相关问题
def __getitem__(self, tokens): if not isinstance(tokens, (list, tuple)): return self.token_to_idx.get(tokens, self.unk) return [self.__getitem__(token) for token in tokens]
这段代码实现了在词表中查找token对应的索引。具体来说,如果传入的tokens是单个token,那么直接返回该token在词表中对应的索引,如果该token不在词表中,则返回unk(即未知词)对应的索引。如果传入的tokens是一个list或tuple,则递归地查找每一个token对应的索引,最终返回一个索引的list。这个方法使得我们可以通过词表将token序列映射为对应的索引序列,从而方便地进行模型输入的处理。
Bert问答数据预处理的代码
以下是Bert问答数据预处理的代码,代码使用了Python和PyTorch:
```python
import json
import torch
from torch.utils.data import Dataset
class QADataset(Dataset):
def __init__(self, tokenizer, data_file_path, max_seq_len):
self.tokenizer = tokenizer
self.data = []
with open(data_file_path, 'r') as f:
for line in f:
example = json.loads(line.strip())
question = example['question']
context = example['context']
answer = example['answer']
start_position = example['start_position']
end_position = example['end_position']
self.data.append((question, context, answer, start_position, end_position))
self.max_seq_len = max_seq_len
def __len__(self):
return len(self.data)
def __getitem__(self, index):
question, context, answer, start_position, end_position = self.data[index]
input_ids, token_type_ids, attention_mask = self._get_input_features(question, context)
start_position, end_position = self._get_answer_position(start_position, end_position, input_ids)
return input_ids, token_type_ids, attention_mask, start_position, end_position
def _get_input_features(self, question, context):
question_tokens = self.tokenizer.tokenize(question)
context_tokens = self.tokenizer.tokenize(context)
if len(question_tokens) > self.max_seq_len - 2:
question_tokens = question_tokens[:self.max_seq_len - 2]
if len(context_tokens) > self.max_seq_len - len(question_tokens) - 3:
context_tokens = context_tokens[:self.max_seq_len - len(question_tokens) - 3]
tokens = ['[CLS]'] + question_tokens + ['[SEP]'] + context_tokens + ['[SEP]']
input_ids = self.tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
token_type_ids = [0] * (len(question_tokens) + 2) + [1] * (len(context_tokens) + 1)
attention_mask = [1] * len(input_ids)
padding_len = self.max_seq_len - len(input_ids)
input_ids += [0] * padding_len
token_type_ids += [0] * padding_len
attention_mask += [0] * padding_len
return input_ids, token_type_ids, attention_mask
def _get_answer_position(self, start_position, end_position, input_ids):
cls_index = input_ids.index(self.tokenizer.cls_token_id)
start_position += cls_index + 1
end_position += cls_index + 1
if start_position >= self.max_seq_len:
start_position = self.max_seq_len - 1
if end_position >= self.max_seq_len:
end_position = self.max_seq_len - 1
return start_position, end_position
```
这段代码实现了一个`QADataset`类,用于读取并预处理Bert问答数据,其中`tokenizer`是Bert的分词器,`data_file_path`是原始数据文件的路径,`max_seq_len`是最大序列长度。
在`__getitem__`方法中,首先调用`_get_input_features`方法将问题和文本分别进行分词、转换为ID,并拼接起来。然后调用`_get_answer_position`方法将答案在拼接后的序列中的位置进行转换。最后返回输入序列ID、token type ID、attention mask、答案的起始位置和终止位置。
在`_get_input_features`方法中,需要注意长度限制和padding的处理。在`_get_answer_position`方法中,需要找到`[CLS]`标记的位置,并将答案的位置进行偏移。
这样就可以使用上述代码将Bert问答数据进行预处理,以便于输入到Bert模型中进行训练。