Tokenizer 第13页

调用jieba包后，直接打印出现＜generator object Tokenizer.cut at 0x000001D0213195F0＞

内容简单，仅供参考。defcut_word(text):text=jieba.cut(text)print(text)cut_word("穿山甲是某国的高级特工一定要小心")如上图，直接调用jieba包，并直接打印时候会出现如下迭代器类型输出。解决1：使用完整jieba语句defcut_word(text):text=jieba.lcut(text)print(text)cut_word("穿山甲

weixin_47561859·2022-12-08 09:06

Hugginigface微调模型(使用transformers)

fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForSequenceClassification,BertModel,BertTokenizerfrompathlibimportPathfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimporttorchfromtorc

Shy960418·2022-12-08 07:20

使用bert进行中文文本分类

文章目录一、Bert预训练模型的使用安装transformersBertTokenizerBertModel二、使用Bert进行中文文本分类参考一、Bert预训练模型的使用安装transformerspipinstalltransformersBertTokenizerBert

一只楚楚猫·2022-12-08 07:49

Transformers微调模型(PyTorch)

仅供学习交流，如有侵权请告知importtorchfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForSequenceClassification

Shy960418·2022-12-08 07:16

随时调用的Python处理数据技巧

@【[\\】]……·^——_`{|}~\t\n')tokenizer.fit_on_texts(samples)sequences=tokenizer.texts_to_sequences(samples

蓝牙传输味觉·2022-12-08 01:55

Huggingface Transformers各类库介绍（Tokenizer、Pipeline）

目录前言0、transformers的安装以及介绍0-1、介绍0-2、安装一、分词——transformers.AutoTokenizer1-0、相关参数介绍（常用参数介绍）1-1、加载、保存1-2、使用以及原理二

ㄣ知冷煖★·2022-12-07 20:22

GPT2 throw error Using pad_token, but it is not set yet

今天使用GPT2遇到的ERROR，看了一下源码，问题在这：pytorch_transformers.tokenization_utilsclassPreTrainedTokenizer(object):

乐清sss·2022-12-06 15:48

transformers中生成模型（GenerationModel）如何获取生成路径的分数

__version__)fromtransformersimportBertTokenizer,BartForConditionalGenerationbart_path="/home/xhsun/NLP

xhsun1997·2022-12-06 15:17

NLP——Tokenizer

1.什么是Tokenizer 使用文本的第一步就是将其拆分为单词。

行者无疆_ty·2022-12-05 16:30

G1D30-NLP(Tokenizer)&DP(交叠子问题)

一、NLP（一）bert中一些标记1、[SEP]用于断句，其真实效果，有待考究，因为有segmentembedding2、[CLS]生成一个向量，用来进行文本分类（二）AutoTokenizer关于tokenizer

甄小胖·2022-12-05 16:00

使用pytorch获取bert词向量将字符转换成词向量

pytorch-pretrained-bert简单使用_风吹草地现牛羊的马的博客-CSDN博客_pretrainedpytorch我的实现源码：frompytorch_pretrained_bertimportBertModel,BertTokenizerimportnumpyasnp

TBYourHero·2022-12-04 23:36

transformer库bert的使用(pytorch)

记录一下学习的内容1.载入bertfromtransformersimportBertModel,BertTokenizer,BertConfig#注意文件夹里的配置文件需更名'config'，词表更名为

ffeij·2022-12-04 23:36

pytorch bert预训练（调用transformer）

文章目录1-遮蔽语言模型、句子预测任务、问答任务1.遮蔽语言模型-中文[2-三种类BertTokenizer、BertModel、BertForMaskedLM](https://blog.csdn.net

qq_37357873·2022-12-04 23:00

PyTorch搭建Bert对IMDB数据集进行情感分析（文本分类）

模型训练4.模型测试前言关于数据集的介绍可以参考前面的文章：PyTorch搭建LSTM对IMDB数据集进行情感分析（详细的数据分析与处理过程）1.数据处理defload_data(args,path,tokenizer

Cyril_KI·2022-12-04 23:57

Bert（Pytorch）预训练模型的使用，一看就会

预训练模型的使用方法.1、调用transformers使用Bert模型首先需要安装transformers库pipinstalltransformerstransformers中的BertModel和BertTokenizer

知道自己该有所突破·2022-12-04 08:31

使用Fairseq进行机器翻译

前言一、文件存放位置二、数据预处理1.对中文进行分词操作2.对英文数据操作2.1Normalizepunctuation2.2Tokenizer三、TrainTestValid文件的划分四、Sub-BEP

DonngZH·2022-12-04 03:12

python tokenize_model_python-AttributeError：“令牌生成器”对象在Keras中没有属性“ oov_token”...

我正在尝试使用加载的令牌生成器对文本进行编码,但出现以下错误AttributeError:'Tokenizer'objecthasnoattribute'oov_token'我包括以下代码：fromkeras.preprocessing.textimportTokenizerfromkeras.preprocessingimportsequencefromkeras.modelsimportMod

几处笙歌·2022-12-03 17:42

datawhale 8月学习——NLP之Transformers：编写BERT模型

前情回顾1.attention和transformers2.BERT和GPT结论速递跟着教程，阅读了HuggingFace的BERT模型，分为tokenizer和model两大部分，而model内部又细分为

SheltonXiao·2022-12-03 07:33

BERT 中的tokenizer和wordpiece和bpe（byte pair encoding）分词算法

文章目录一、BERT中的tokenizer和wordpiece和bpe（bytepairencoding）分词算法1.1tokenizer分词器wordpiece（暂且称为词块）对于英文词语对于中文1.2

枪枪枪·2022-12-03 05:36

ImportError: cannot import name ‘create_repo‘ from ‘huggingface_hub‘

zjm-project/zjm/CaliNet-master/cka/assessing_score.py",line15,infromtransformersimportAutoConfig,AutoTokenizer

m0_62868642·2022-12-03 03:28

bert of thesus模型实战，采用transformers直接调用

fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModeltokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("canwenxu/BERT-of-Theseus-MNLI

南楚巫妖·2022-12-02 19:11

GPT2- Chinese已有模型使用记录

下载源码，链接：GitHub-Morizeyao/GPT2-Chinese:ChineseversionofGPT2trainingcode,usingBERTtokenizer.https://github.com

明人不說暗话·2022-12-01 23:28

python序列如何使用_python – 我们应该如何使用pad_sequences填充keras中的文本序列？...

sequencetosequence学习LSTM.我将示例文本转换为序列,然后使用keras中的pad_sequence函数进行填充.fromkeras.preprocessing.textimportTokenizer

weixin_39687301·2022-12-01 21:46

rasa train报错：tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Incompatible shapes:

rasa3.2-name:JiebaTokenizer-name:LanguageModelFeaturizermodel_name:bertmodel_weights:rasa/LaBSE-name:

AI王玉玮·2022-12-01 17:34

PyTorch学习（7）-Seq2Seq与 Attention

AttentionimportosimportsysimportmathfromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpimportrandomimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportnltk读入中英文数据英文我们使用nltk的wordtokenizer

lewjin·2022-12-01 17:33

torchserve部署 OSError: Model name ‘E:/pretrained_models/chinese-bert-wwm-ext‘ was not fou

OSError:Modelname‘E:/pretrained_models/chinese-bert-wwm-ext’wasnotfoundintokenizersmodelnamelist(bert-base-uncased

愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2022-12-01 04:01

Pytorch Transformer Tokenizer常见输入输出实战详解

Tokenizer简介和工作流程Transformers，以及基于BERT家族的预训练模型+微调模式已经成为NLP领域的标配。

yosemite1998·2022-12-01 03:23

Transformers 库中的 Tokenizer 使用

文章目录概述基本使用方法进阶基本使用不能满足的情况解决思路问题一解决：（有两种思路）问题二解决：Tokenizer中的Encodervocab_base部分vocab_add部分整体部分Reference

Drdajie·2022-12-01 03:22

Transformer 理解Tokenizer

文章目录1.tokenizer1.介绍1.1Subwordtokenization1.Byte-PairEncoding(BPE)2.Byte-levelBPE3.wordpiece4.Unigram5

语译分西·2022-12-01 03:52

hugging-face Transformer tokenization_bert.py

tokenizationbert.py函数load_vocabwhitespace_tokenize类BasicTokenizer类(继承自Object)_tokenize_chinese_chars函数

桃汽宝·2022-12-01 03:52

人工智能Java SDK：Transformer的常用Tokenizer系列 - Java实现

Transformer的常用Tokenizer系列-Java实现这个sdk里包含了用于自然语言处理的tokenizer（分词器）。

Calvin.AIAS·2022-12-01 03:51

transformers库的使用【三】数据的预处理

处理数据在这里，将介绍如何使用Transformers库来对数据进行处理，我们主要使用的工具是tokenizer。

桉夏与猫·2022-12-01 03:21

＜＜视觉Transformer＞＞2020：Visual Transformers: Token-based Image Representation and Processing for CV

金克丝、·2022-12-01 03:20

使用transformers增加token

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录我是在使用transformers的过程中需要添加一个新的分隔符来区分问题和4个选项，但是我看了一下Tokenizer对象好像每个元素要么是一句话，要么是两句话，就不能有

诸神缄默不语·2022-12-01 03:50

transformer 中 tokenizer.tokenize() 和 tokenizer.encoder()

tokenizer.tokenize()：使用tokenize()函数对文本进行tokenization（分词）之后，返回的分词的token词。

凝眸伏笔·2022-12-01 03:50

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

我们使用transformer中的tokenizer进行分词，如何获得分词后的句子呢？

改完BUG再睡觉·2022-12-01 03:20

Bert实现意图分类

下载预训练模型，下载对应的这三个文件，这里下载的是pytorch版本下载后放入对应文件夹，是这样的：验证bert能不能调用成功：fromtransformersimportBertModel,BertTokenizerBERT_PATH

时光正好466·2022-11-30 22:00

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

T5Tokenizer requires the SentencePiece library but it was not found in your environment.

出现错误:T5TokenizerrequirestheSentencePiecelibrarybutitwasnotfoundinyourenvironment.问题出现是因为我要使用T5TokenizerfromtransformersimportAdamW

CodeWang_NC·2022-11-30 05:58

已解决：KeyError ‘attention_mask‘

已解决：KeyError:‘attention_mask’调用bert模型预训练时报错KeyError:‘attention_mask’已知是transformers与tokenizers的版本号不匹配

那年夏天那缕光·2022-11-29 11:27

用huggingface.transformers在文本分类任务（单任务和多任务场景下）上微调预训练模型

indexAutoModel文档：https://huggingface.co/docs/transformers/v4.23.1/en/model_doc/auto#transformers.AutoModelAutoTokenizer

诸神缄默不语·2022-11-29 10:48

python tfidf特征变换_Spark MLlib机器学习开发指南(4)--特征提取--TF-IDF

或者修改特征选择：从一个大的特征集合里面选择一个子集局部敏感哈希(LSH)：这类算法能将特征变换与其他算法相结合目录特征提取TF-IDFWord2VecCountVectorizer特征转换标记生成器(Tokenizer

weixin_39969257·2022-11-28 11:36

pytorch torchtext.data.Field

,fix_length=None,dtype=torch.int64,preprocessing=None,postprocessing=None,lower=False,tokenize=None,tokenizer

Claroja·2022-11-28 11:53

moses中的数据预处理预处理操作

normalizenormalize-punctuation.perl-lzhtrain.norm.zh-l:要normalize的语言train.zh：需要处理的文件train.norm.zh：处理的结果##tokenizer.perl

xueyuyuewu·2022-11-28 08:39

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

在代码中用如下from_pretrained()函数下载bert等预训练模型时下载巨慢：fromtransformersimportBertTokenizer,BertModel,BertConfigtokenizer

#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

Transformers翻译

目录：入门快速探索安装理论术语TRANSFORMERS应用任务总结模型总结处理数据微调训练过的模型模型共享和上传tokenizers总结多语种模型高阶指南训练模型案例排除故障用自定义数据集进行微调transformernotebooks

GW190·2022-11-27 08:59

文本情感分类

`bert.py`#coding:UTF-8importtorchimporttorch.nnasnn#frompytorch_pretrained_bertimportBertModel,BertTokenizerfrompytorch_pretrainedimportBertModel

zs浪里小白龙·2022-11-27 02:10

Bert小黑初次尝试1:Bert_finetuning

fromimportlibimportimport_moduleimporttimeimporttorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfrompytorch_pretrainedimportBertModel,BertTokenizer

小黑无敌·2022-11-27 02:40

Keras的Embedding函数

这个数据准备步骤可以使用Keras提供的TokenizerAPI来执行。嵌入层用随机权重进行初始化，并将学习训练数据集中所有单词的嵌入。它是一个灵活的图层，可以以多种方式

林几瑕·2022-11-26 20:36

推荐频道

Tokenizer