BertTokenizer 第2页

Transformer中tokenizer的使用：分词、token_id与token转换

fromtransformersimportBertTokenizertokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')text='

改完BUG再睡觉·2022-12-01 03:20

tokenizer.tokenize(), tokenizer.encode() , tokenizer.encode_plus() 方法介绍及其区别

测试代码fromtransformersimportBertTokenizer#BertTokenizertokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased

CodeWang_NC·2022-11-30 05:29

hugging face的预训练模型下载慢的问题（使用BertModel.from_pretrained()等下载慢）

from_pretrained()函数下载bert等预训练模型时下载巨慢：fromtransformersimportBertTokenizer,BertModel,BertConfigtokenizer=BertTokenizer.from_pretrained

#苦行僧·2022-11-28 07:48

使用 colab &pytorch 训练深度学习模型问题记录（二）： stack expects each tensor to be equal size, but got [64] at entry

我在使用transformers的Berttokenizer处理句子对是遇到这个问题，不同的数据有不同的特点，根据具体情况调整truncate策略。

萌甘薯·2022-11-28 01:45

Bert小黑初次尝试1:Bert_finetuning

fromimportlibimportimport_moduleimporttimeimporttorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfrompytorch_pretrainedimportBertModel,BertTokenizer

小黑无敌·2022-11-27 02:40

bert_中文-文本分类_头条新闻

importtorchimporttorch.nnasnnfromtqdmimporttqdmfromdatetimeimporttimedeltafrompytorch_pretrained_bertimportBertModel,BertTokenizer

老三是只猫·2022-11-26 08:54

预训练模型进行情感分析(以bert-base-chinese为例)

目录1.预训练模型下载2.下载预训练模型3.导入需要的库4.定义数据路径5.查看数据6.定义神经网络7.使用BertTokenizer编码成Bert需要的输入格式8.将数据加载为Tensor格式9.实例化

DonngZH·2022-11-26 04:41

BertTokenizer 使用方法

python导入与初始化BertTokenizerfromtransformersimportBertTokenizertokenizer=BertTokenizer.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path

Leri_X·2022-11-21 14:28

基于 BERT 实现的情感分析(文本分类)----概念与应用

编码方式新的开始:Attention与Transformer模型四方来降:超一流预处理模型BERT诞生BERT实现情感分析数据预处理并创建数据集定义网络模型定义训练函数与评估函数设置损失函数、优化方法、BertTokenizer

Gaolw1102·2022-11-21 08:08

加载预训练模型的两种方式

通过huggingface快速加载importtransformersfromtransformersimportBertTokenizer,BertModeltokenizer=BertTokenizer.from_pretrained

石头猿rock·2022-11-04 09:20

利用hugging face的Transformers实现多标签文本分类

笔者的tensorflow版本为2.4.0，transformers的版本为4.2.0数据处理利用transformers中的BertTokenizer对数据进行Tokenizer。代码如下：de

xuanningmeng·2022-10-28 10:55

Hugging Face Bert模型结构

BertEmbeddingsmodeling_bert主要包含内容：1.如何实现BertBERTTokenization分词模型（BertTokenizer）BERTModel本体模型（BertModel

gbchen99·2022-10-28 09:19

2020-05-21

WordpieceTokenizer&&BertTokenizer1WordpieceTokenizerclassWordpieceTokenizer(TokenizerWithOffsets):"""

qianlong21st·2022-02-12 14:29

bert tokenizer

tokenizer的选择有BertTokenizerFast和BertTokenizer，BertTokenizerFast更快，因为使用了tokenizer库。

潘旭·2021-11-15 10:28

transformers model inputs

InputIDsfromtransformersimportBertTokenizertokenizer=BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased

Claroja·2020-09-12 22:31

【实验记录】BERT Tips

所以就比较的简单了，这边记录一些小坑注意的第一个点就是tokenizer了这个倒是非常简单，简单的tokenizer会在句子前面加上[CLS]的，问题不大tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained

DrogoZhang·2020-08-24 20:31

pytorch之tensor矩阵输出省略问题

importtorchfromtransformersimportBertConfig,BertModel,BertTokenizerif__name__=='__main__':tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained

想念@思恋·2020-08-24 02:58

pytorch使用Bert

主要分为以下几个步骤：下载模型放到目录中使用transformers中的BertModel，BertTokenizer来加载模型与分词器使用tokenizer的encode和decode函数分别编码与解码

林子要加油·2020-08-24 02:14

如何使用hadoop进行Bert tokenize

任务是统计berttokenize的后的wordcount需要代码mapper，reducer，Shell脚本首先是实现Berttokenizer通过sys.stdin读取文件，将结果直接输出#coding

yangdelu855·2020-08-23 08:59

Pytorch中使用Bert预训练模型，并给定句子得到对应的向量

建议大家先看Bert原论文（看之前最好懂得ELMo，一定要懂transformer），再结合这个博客（墙裂推荐）开始本次记录一共分成以下四步：安装transformer包导入BertTokenizer和

Lyjwtbs·2020-08-17 01:22

Pytorch之Bert文本分类(三)

个模型的使用，bert,xlnet,xlm,roberta,distilbertMODEL_CLASSES={'bert':(BertConfig,BertForSequenceClassification,BertTokenizer

SZU_Hadooper·2020-07-10 23:21

Transformers包tokenizer.encode()方法源码阅读笔记

1引言HuggingFace公司出的transformers包，能够超级方便的引入预训练模型，BERT、ALBERT、GPT2…tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained

天才小呵呵·2020-07-07 21:20

pytorch-transformers （BERT）微调

pytorch-transformers（BERT）微调importtorch#frompytorch_transformersimport*frompytorch_transformersimportBertModel,BertTokenizer

wenqiang su·2020-06-29 06:21

利用hugging face进行albert-lstm-crf的命名实体识别

pipisntalltransformer，下载huggingface的库#因为albert中文版没有sentencepiece，故通过huggingface的bert_tokenize进行词索引的转换tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained

hyzhyzhyz12345·2020-06-11 13:40

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