关于门户网站建设,珠海正规网站制作哪家强,优化内容,购物网站建设流程1--AutoTokenizer的使用
官方文档 AutoTokenizer() 常用于分词#xff0c;其可调用现成的模型来对输入句子进行分词。 1-1--简单Demo
测试代码#xff1a;
# 分词器测试Demo
from transformers import AutoTokenizerif __name__ __main__:checkpoint …1--AutoTokenizer的使用
官方文档 AutoTokenizer() 常用于分词其可调用现成的模型来对输入句子进行分词。 1-1--简单Demo
测试代码
# 分词器测试Demo
from transformers import AutoTokenizerif __name__ __main__:checkpoint distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english # 使用该模型tokenlizer AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint) # 加载该模型对应的分词器raw_input [I love kobe bryant.,Me too.]inputs tokenlizer(raw_input, padding True, return_tensors pt) # padding并返回pytorch版本的tensorprint(After tokenlizer: \n, inputs) # 打印分词后的结果str1 tokenlizer.decode(inputs[input_ids][0]) # 将词ID恢复print(str1: \n, str1)print(All done!)
输出结果
After tokenlizer:
{
input_ids: tensor([[101, 1045, 2293, 24113, 12471, 1012, 102],[101, 2033, 2205, 1012, 102, 0, 0]]),
attention_mask: tensor([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],[1, 1, 1, 1, 1, 0, 0]])
}
str1: [CLS] i love kobe bryant. [SEP] 分析 上述代码将输入的句子进行分词并将每一个词利用一个 ID 进行映射例如上述代码中101 对应 [CLS]1045 对应 I2293 对应 love24113 对应 kobe12471 对应 bryant1012 对应 . 符号102 对应 [SEP] input_ids 存储了每一个句子分词后对应的 ID0 表示 padding 的词由于上面测试代码设置了padding因此会将每一个句子自动padding为最长句子的长度padding的词用 0 来表示。 attention_mask 标记了哪些词是真正有意义的只有为 1 的词才会参与后续的 attention 等计算。 利用 decode 可以将词 ID 重新解码为句子。 1-2--常用参数
1-2-1--padding 设置 padding 时可以指定具体的 padding 长度 from transformers import AutoTokenizerif __name__ __main__:checkpoint distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-englishtokenlizer AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint) raw_input [I love kobe bryant.,Me too.]input1 tokenlizer(raw_input, padding longest, return_tensors pt) # padding长度与输入中的最长句子相同input2 tokenlizer(raw_input, padding max_length, return_tensors pt) # padding到最大句子长度默认是512input3 tokenlizer(raw_input, padding max_length, max_length 10, return_tensors pt) # 指定最大长度是10print(After tokenlizer: \n, input1[input_ids].shape)print(After tokenlizer: \n, input2[input_ids].shape)print(After tokenlizer: \n, input3[input_ids].shape)输出结果
After tokenlizer: torch.Size([2, 7])
After tokenlizer: torch.Size([2, 512])
After tokenlizer: torch.Size([2, 10])
1-2-2--truncation 设置 truncation 时用于截断可以指定截断的长度。 from transformers import AutoTokenizerif __name__ __main__:checkpoint distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-englishtokenlizer AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint) raw_input [I love kobe bryant.,Me too.]# 长度超过5的部分会被截断input1 tokenlizer(raw_input, padding longest, truncation True, max_length5, return_tensors pt)print(After tokenlizer: \n, input1)str1 tokenlizer.decode(input1[input_ids][0]) # 将词ID恢复print(str1: \n, str1)
输出结果
After tokenlizer:
{
input_ids: tensor([[ 101, 1045, 2293, 24113, 102],[ 101, 2033, 2205, 1012, 102]]),
attention_mask: tensor([[1, 1, 1, 1, 1],[1, 1, 1, 1, 1]])
}
str1: [CLS] i love kobe [SEP]
2--BertTokenizer的使用
2-1--简单Demo
① 编码两个句子
from transformers import BertTokenizerif __name__ __main__:tokenizer BertTokenizer.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path bert-base-chinese)sents [我喜欢科比布莱恩特., 我也是., 我喜欢他的后仰跳投, 我喜欢他的曼巴精神]# 编码两个句子 inputs tokenizer.encode(text sents[0],text_pair sents[1],truncation True, # 截断padding max_length, # padding到最大长度add_special_tokens True,max_length 20, # 设置最大长度return_tensors None # None默认返回list可取值tf,pt,np)print(inputs)print(tokenizer.decode(inputs))输出结果
inputs: [101, 2769, 1599, 3614, 4906, 3683, 2357, 5812, 2617, 4294, 119, 102, 2769, 738, 3221, 119, 102, 0, 0, 0]
decode: [CLS] 我 喜 欢 科 比 布 莱 恩 特. [SEP] 我 也 是. [SEP] [PAD] [PAD] [PAD]
② 增强编码
from transformers import BertTokenizerif __name__ __main__:tokenizer BertTokenizer.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path bert-base-chinese)sents [我喜欢科比布莱恩特., 我也是., 我喜欢他的后仰跳投, 我喜欢他的曼巴精神]# 增强编码两个句子inputs tokenizer.encode_plus(text sents[0],text_pair sents[1],truncation True, # 截断padding max_length, # padding到最大长度add_special_tokens True,max_length 30, # 设置最大长度return_tensors None, # None默认返回list可取值tf,pt,np,return_token_type_ids True,return_attention_mask True,return_special_tokens_mask True,return_length True)for k, v in inputs.items():print(k, :, v)print(tokenizer.decode(inputs[input_ids]))
输出结果
input_ids : [101, 2769, 1599, 3614, 4906, 3683, 2357, 5812, 2617, 4294, 119, 102, 2769, 738, 3221, 119, 102, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]token_type_ids : [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]special_tokens_mask : [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]attention_mask : [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]length : 30decode: [CLS] 我 喜 欢 科 比 布 莱 恩 特. [SEP] 我 也 是. [SEP] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD]
③ 批量编码
from transformers import BertTokenizerif __name__ __main__:tokenizer BertTokenizer.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path bert-base-chinese)sents [我喜欢科比布莱恩特., 我也是., 我喜欢他的后仰跳投, 我喜欢他的曼巴精神]# 批量编码句子inputs tokenizer.batch_encode_plus(batch_text_or_text_pairs [sents[0], sents[1]],truncation True, # 截断padding max_length, # padding到最大长度add_special_tokens True,max_length 20, # 设置最大长度return_tensors None, # None默认返回list可取值tf,pt,np,return_token_type_ids True,return_attention_mask True,return_special_tokens_mask True,return_length True)for k, v in inputs.items():print(k, :, v)print(decode: \n, tokenizer.decode(inputs[input_ids][0]))print(decode: \n, tokenizer.decode(inputs[input_ids][1]))
输出结果
input_ids : [[101, 2769, 1599, 3614, 4906, 3683, 2357, 5812, 2617, 4294, 119, 102, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [101, 2769, 738, 3221, 119, 102, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]token_type_ids : [[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]special_tokens_mask : [[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]]length : [12, 6]attention_mask : [[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]decode: [CLS] 我 喜 欢 科 比 布 莱 恩 特. [SEP] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD]decode: [CLS] 我 也 是. [SEP] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD]
④ 批量编码成对的句子
from transformers import BertTokenizerif __name__ __main__:tokenizer BertTokenizer.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path bert-base-chinese)sents [我喜欢科比布莱恩特., 我也是., 我喜欢他的后仰跳投, 我喜欢他的曼巴精神]# 批量编码成对的句子inputs tokenizer.batch_encode_plus(batch_text_or_text_pairs[(sents[0], sents[1]), (sents[2], sents[3])],truncation True, # 截断padding max_length, # padding到最大长度add_special_tokens True,max_length 20, # 设置最大长度return_tensors None, # None默认返回list可取值tf,pt,np,return_token_type_ids True,return_attention_mask True,return_special_tokens_mask True,return_length True)for k, v in inputs.items():print(k, :, v)print(decode: \n, tokenizer.decode(inputs[input_ids][0]))print(decode: \n, tokenizer.decode(inputs[input_ids][1]))
输出结果
input_ids : [[101, 2769, 1599, 3614, 4906, 3683, 2357, 5812, 2617, 4294, 119, 102, 2769, 738, 3221, 119, 102, 0, 0, 0], [101, 2769, 1599, 3614, 800, 4638, 1400, 814, 6663, 2832, 102, 2769, 1599, 3614, 800, 4638, 3294, 2349, 5125, 102]]token_type_ids : [[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]]special_tokens_mask : [[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1], [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1]]length : [17, 20]attention_mask : [[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]]decode: [CLS] 我 喜 欢 科 比 布 莱 恩 特. [SEP] 我 也 是. [SEP] [PAD] [PAD] [PAD]decode: [CLS] 我 喜 欢 他 的 后 仰 跳 投 [SEP] 我 喜 欢 他 的 曼 巴 精 [SEP]
⑤ 获取字典
from transformers import BertTokenizerif __name__ __main__:tokenizer BertTokenizer.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path bert-base-chinese)sents [我喜欢科比布莱恩特., 我也是., 我喜欢他的后仰跳投, 我喜欢他的曼巴精神]# 批量编码成对的句子inputs tokenizer.batch_encode_plus(batch_text_or_text_pairs[(sents[0], sents[1]), (sents[2], sents[3])],truncation True, # 截断padding max_length, # padding到最大长度add_special_tokens True,max_length 20, # 设置最大长度return_tensors None, # None默认返回list可取值tf,pt,np,return_token_type_ids True,return_attention_mask True,return_special_tokens_mask True,return_length True)# 获取字典token_dict tokenizer.get_vocab()print(type(token_dict))print(len(token_dict))print(喜 in token_dict) # 中文是按字来编码的因此喜在字典里print(喜欢 in token_dict) # 同理喜欢不在字典里
输出结果
class dict
21128
True
False
⑥ 添加新字典
from transformers import BertTokenizerif __name__ __main__:tokenizer BertTokenizer.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path bert-base-chinese)sents [我喜欢科比布莱恩特., 我也是., 我喜欢他的后仰跳投, 我喜欢他的曼巴精神]# 批量编码成对的句子inputs tokenizer.batch_encode_plus(batch_text_or_text_pairs[(sents[0], sents[1]), (sents[2], sents[3])],truncation True, # 截断padding max_length, # padding到最大长度add_special_tokens True,max_length 20, # 设置最大长度return_tensors None, # None默认返回list可取值tf,pt,np,return_token_type_ids True,return_attention_mask True,return_special_tokens_mask True,return_length True)# 添加新词tokenizer.add_tokens(new_tokens[喜欢, 跳投])# 添加新符号tokenizer.add_special_tokens({eos_token: [EOS]})# 获取字典token_dict tokenizer.get_vocab()print(喜欢 in token_dict) # 添加新词后喜欢在字典里print(喜欢: , token_dict[喜欢])print(跳投: , token_dict[跳投])print([EOS]: , token_dict[[EOS]])# 编码新句子测试新词的编码test tokenizer.encode(text 我喜欢科比的后仰跳投[EOS],text_pair None,truncation True,padding max_length,add_special_tokens True,max_length 15,return_tensors None)print(test)
输出结果
True
喜欢: 21128
跳投: 21129
[EOS]: 21130
[101, 2769, 21128, 4906, 3683, 4638, 1400, 814, 21129, 21130, 102, 0, 0, 0, 0]# 将喜欢、跳投和[EOS]直接编码并没有拆开按字来编码
