pytorch torchtext.data.Field
API
CLASS torchtext.data.Field(sequential=True, use_vocab=True, init_token=None, eos_token=None, fix_length=None, dtype=torch.int64, preprocessing=None, postprocessing=None, lower=False, tokenize=None, tokenizer_language='en', include_lengths=False, batch_first=False, pad_token='' , unk_token='' , pad_first=False, truncate_first=False, stop_words=None, is_target=False)
将文本转化为tensor
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| sequential | 是否把数据表示成序列，如果是False, 不能使用分词 默认值: True. |
| use_vocab | 是否使用 Vocab 对象，如果取 False，则该字段必须是数值类型；默认值是True |
| tokenize | 分词函数. （如 string.cut 、jieba.cut 等）默认值: str.split. |
| batch_first | Whether to produce tensors with the batch dimension first. 默认值: False. |
fix_length：该字段是否是定长，如果取 None 则按同 batch 该字段的最大长度进行pad；默认值: None.
init_token|每一条数据的起始字符 默认值: None.
eos_token|每条数据的结尾字符 默认值: None.
tensor_type|把数据转换成的tensor类型 默认值: torch.LongTensor.
preprocessing:在分词之后和数值化之前使用的管道 默认值: None.
postprocessing|数值化之后和转化成tensor之前使用的管道默认值: None.
lower|是否把数据转化为小写 默认值: False.
include_lengths|是否返回一个已经补全的最小batch的元组和和一个包含每条数据长度的列表 . 默认值: False.
pad_token|用于补全的字符. 默认值: “”.
unk_token|不存在词典里的字符. 默认值: “”.
pad_first|是否补全第一个字符. 默认值: False.
参考：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/31139113
https://pytorch.org/text/data.html#field
https://cloud.tencent.com/developer/article/1513479