tokenization

Byte Pair Encoding（BPE）/WordPiece算法介绍

Intro通常在英文NLP任务中，tokenization（分词）往往以空格为划分方式，但这种传统的分词方法还是存在一些问题，如：传
一枚小码农·2023-08-22 18:46

NLP的tokenization

GPT3.5的tokenization流程如上图所示，以下是chatGPT对BPE算法的解释：BPE（BytePairEncoding）编码算法是一种基于统计的无监督分词方法，用于将文本分解为子词单元。
江汉似年·2023-08-19 14:27

【DASOU视频记录】VIT (Vision Transformer) 模型论文+代码(源码)从零详细解读，看不懂来打我

VisionTransformer（简称ViT）是Transformer在CV领域的应用ViT只使用了Transformer的编码器部分朴素思路一个朴素的输入思路：把图片每个像素点作为一个token输入tokenization
爱学习的书文·2023-07-29 11:37

[nlp] tokenizer加速：fast_tokenizer=True

快速的tokenizer通常使用一些技巧来减少tokenization过程中的计算量，以便更快地处理文本数据。其中一种常见
心心喵·2023-07-25 16:23

循环神经网络和自然语言处理介绍||文本情感分类|| 循环神经网络||循环神经网络实现文本情感分类||Pytorch中的序列化容器

循环神经网络和自然语言处理介绍目标知道token和tokenization知道N-gram的概念和作用知道文本向量化表示的方法1.文本的tokenization1.1概念和工具的介绍tokenization
Jason_Honey2·2023-07-16 19:49

（一）构建自己的tokenization

代码地址：https://github.com/taishan1994/sentencepiece_chinese_bpePart1前言目前，大语言模型呈爆发式的增长，其中，基于llama家族的模型占据了半壁江山。而原始的llama模型对中文的支持不太友好，接下来本文将讲解如何去扩充vocab里
西西嘛呦·2023-06-24 10:00

揭示GPT Tokenizer的工作原理

在GPT模型中，tokenization（词元化）指的是将用户输入的文本分割成token（词元）的过程，以让GPT能更好地理解输入文本的词义、句法和语义，以及生成更连贯的输出内容。
AI生成曾小健·2023-06-14 18:57

文本向量化

文章目录文本的tokenization向量化1.one-hot编码2.wordembedding3.API文本的tokenizationtokenization就是通常说的分词，分出的每一个词我们把它称为
疯狂的小强呀·2023-06-09 22:33

NLP学习笔记三-数据处理基础

NLP学习笔记三-数据处理基础NLP设计的处理处理技术也比较多，我们简单介绍一部分：1.TokenizationNLP当中的Tokenization，博主以前无论是在文章中还是在代码中都能经常看到，这在自然语言处理中也是比较常用的技术
Mr Gao·2023-06-09 06:37

第三章（3）：深入理解Spacy库基本使用方法

库基本使用方法目录第三章（3）：深入理解Spacy库基本使用方法前言1.Spacy简介1.1背景1.2优势1.3应用领域2基本使用方法2.1安装2.1.1安装Spacy库2.1.2加载语言模型2.2分句2.3分词(Tokenization
安静到无声·2023-04-18 14:39

BCHLabs

tokenization功能是BCHLabs成立以来第一个研究性质的项目。未来我们整个团队会围绕着BTC/BCH系，以研究驱动整个业务。
ngpisa·2023-04-17 16:57

opennmt-tf 关键术语说明

本质上降低维度处理详见：https://www.jianshu.com/p/2a76b7d3126b2.分词Tokenization2.1定义2.1.1目标（Goal）将文本切分成单词序列（
小飞侠fayer·2023-04-16 17:00

NFT崭露尖角，但距离大众到底还有多远？

其实，NFT是通证化（Tokenization）技术的一种。很多人了解NFT是从以太坊ERC721开始的，与ERC20不同的是，非同质化代币NFT具有不可切分，独一无二
阿拉丁先生·2023-04-16 03:02

LLM背景知识总结

Tokenization是将一段文本分解为一系列的Token的过程。vocab文件和mergetable可以用来将原始文本分割成一系列的token。
嵌入式视觉·2023-04-15 13:17

Hugging Face Course-Diving in 抱抱脸 Tokenizers library （WordPiece tokenization & Unigram tokenization）

WordPiecetokenizationwordpiece是bert的分词算法，跟BPE很像，但实际的标记化工作是不同的Trainingalgorithm⚠️Googleneveropen-sourceditsimplementationofthetrainingalgorithmofWordPiece,sowhatfollowsisourbestguessbasedonthepublished
爱睡觉的Raki·2023-04-12 11:32

huggingface tokenizers

专注NLP的初创团队抱抱脸（huggingface）发布帮助自然语言处理过程中，更快的词语切分（tokenization）工具：Tokenizers——只要20秒就能编码1GB文本。
宁缺100·2023-04-01 03:16

NLP中什么是span和token

1、token提到token，不得不提tokenization（分词）。分词就是将句子、段落、文章这类型的长文本，分解为以字词（token）为单位的数据结构。
TerryBlog·2023-03-31 16:39

二十种特征变换方法及Spark MLlib调用实例（Scala/Java/python）（一）

Tokenizer（分词器）算法介绍：Tokenization将文本划分为独立个体（通常为单词）。下面的例子展示了如何把句子划分为单词。RegexTokenizer基于正则表达式提供更多的划分选项。
逆视角·2023-03-20 00:18

NLP Subword三大算法原理：BPE、WordPiece、ULM

且与传统空格分隔tokenization技术的对比有很大的优势~~E.g.模型学到的“old”,“older”,and“oldest”之间的关系无法泛化到“smart”,“smarter”,and
夕小瑶·2023-02-01 11:10

NLP（自然语言处理）学习研究：分词 Tokenization

什么是分词？分词是自然语言理解–NLP的重要步骤。分词就是将句子、段落、文章这种长文本，分解为以字词为单位的数据结构，方便后续的处理分析工作。“我爱自然语言处理”分词：我\爱\自然\语言\处理我\爱\自然语言\处理我\爱\自然语言处理为什么要分词？1.将复杂问题转化为数学问题机器学习之所以看上去可以解决很多复杂的问题，是因为它把这些问题都转化为了数学问题。而NLP也是相同的思路，文本都是一些“非结
小叶柏杉·2023-02-01 11:09

NLP中的Tokenization(subword BPE--WPM--ULM )

分词描述NLP中的TokenizationBPE-WPM-ULM论文BPE-WPM-ULM论文BPE论文WPMglove/word2vec/fasttext词向量训练工具
zx超·2023-02-01 11:37

NLP中的Tokenization

Subword粒度(1)BPE(2)UnigramLM(3)WordPiece(4)Sentencepiece总结前言当前最火的预训练模型大放异彩，但是在进行输入模型前，我们都需要将纯文本数学化，比如bert的tokenization
weixin_42001089·2023-02-01 11:36

subword系列算法

1.前言 nlp领域目前已经发展到一个非常高的层次了，这个层次不仅仅是模型和数据方面，还涌现出了很多非常巧妙的trick，这篇文章就记录一下关于tokenization方面的工作。 
一个好梦·2023-02-01 11:35

NLP中的Tokenization方法总结

Tokenization关于Tokenization，一直找不到合适的中文来恰当表达，所以下文采用原汁原味的英文表达。
xiaoxiao wang·2023-02-01 11:35

NLP--3 Tokenization

对于很多书写系统，都用空格分离文字但是我们想把标点标记为分开的tokens（U.K.10,000,000）有时候不能用空格拆分（isn’t）regularexpression正则表达式用更复杂sophisticated的pattern描述token边界以上下文依赖方式，通常用regular表达（regexes）给定有限的字母表，regexes和他们的matches可以通过连续的循环定义：1空字符和
Lyra717·2023-02-01 11:35

Finding parts of Text--Tokenization

TokenizationUsesoftokenizersSpecifyingthedelimiterUnderstandingnormalizationTokenizationTokenizationistheprocessofbreakingtextdownintosimplerunitsFormosttext,weareconcernedwithisolatingwords.Tokensare
HoiDev·2023-02-01 11:33

从NLP中的标记算法（tokenization）到bert中的WordPiece

Characterleveltokenization)子字级标记(Subwordleveltokenization)WordPiece子字级标记算法BPE（BasicPeriodontalExamination）所谓tokenization
energy_百分百·2023-02-01 11:32

NLP中的Tokenization方法总结

Tokenization关于Tokenization，网上有翻译成"分词"的，但是我觉得不是很准确，容易引起误导。一直找不到合适的中文来恰当表达，所以下文采用原汁原味的英文表达。
风度78·2023-02-01 11:31

NLP技术中的Tokenization

©作者|GamWaiciu单位|QTradeAI研发中心研究方向|自然语言处理前言今天我们来聊一聊NLP技术中的Tokenization。
PaperWeekly·2023-02-01 11:01

NLP应用（一）--tokenization

step1.Tokenization（texttowords）将该文本拆分成一个词“token”列表，得到L=[“I”,“love”,“you”,“,”,”you”,“love”,“him”]step2
Trisyp·2023-02-01 11:00

简介NLP中的Tokenization（基于Word,Subword 和 Character）

概念理解Word：一个单词，例如helloCharacter：一个字母，例如aSubword：①若使用单词进行编码，由于单词多且杂，容易导致OOV问题，而且不太好编码②若使用字母进行编码，又太少，容易丢失语义；所以人们发明了subword，将一个word分成多个subword，同时兼顾了①②两个问题。OOV：OutofVocabulary，意思是有些单词在词典中查询不到，例如一些根据词根现造的词，
iioSnail·2023-02-01 11:30

文献阅读：AMBERT: A Pre-trained Language Model with Multi-Grained Tokenization

AMBERT:APre-trainedLanguageModelwithMulti-GrainedTokenization1.内容简介2.原理&模型结构3.实验1.模型预训练语料&数据处理2.中文语料下的finetune实验1.分类任务中效果2.阅读理解任务中效果3.sota模型对比3.英文语料下的finetune实验1.分类任务中效果2.阅读理解任务中效果3.sota模型对比4.实例分析5.其他
Espresso Macchiato·2023-01-29 20:13

NLP预处理

ai-definition/stemming-lemmatisation/#weizhi1.去杂乱:1.1转化为小写字母1.2数字转化为words或者移除数字1.3移除标点符号其他字符1.4展开缩写2.分词tokenization2.1
混沌游灵·2023-01-27 16:09

NLP自然语言处理实战(一):利用分词器构建词汇表

在NLP中，分词（tokenization，也称分词）是一种特殊的文档切分（segmentation）过程。而文档切分能够将文本拆分成更小的文本块或片段，其中含有更集中的信息内容。
Nobitaxi·2023-01-26 12:17

如何下载Hugging Face 模型（pytorch_model.bin, config.json, vocab.txt）以及如何在local使用

/lib/python3.6/site-packages/transformers/里，可以看到三个文件configuration_bert.py，modeling_bert.py，tokenization_bert.py
王椗·2023-01-18 12:31

【自然语言处理】专业术语汇总（持续更新...）

句法分析（SyntaxParsing）情感识别（EmotionRecognition）纠错（Correction）问答系统（QASystem）正则化（normalization）标准化（scale）标记化（tokenization
浪里摸鱼·2023-01-16 06:41

自然语言处理复习提纲

规则方法规则与程序分离,程序依据规则解释语言.词素英语形态还原汉语分词tokenization/segmentation最大匹配(正向/逆向/双向消歧.)最大最小匹配(发现歧义)全切分/最大可能切分词性标注规则方法
MatrixCancer·2022-12-31 08:12

动手学深度学习（四十三）——机器翻译及其数据构建

文章目录一、机器翻译二、机器翻译数据集1.下载和预处理数据集1.1文本预处理1.2词元化[tokenization](https://zhuanlan.zhihu.com/p/371300063)1.3
留小星·2022-12-29 15:12

python typing overload

在文件src/transformers/tokenization_utils.py里面发现了这个用法，感觉还是挺有意思的。在看到前几行导入的时候，导入了typing的overload。
yuanzhoulvpi·2022-12-22 14:01

datawhale课程《transformers入门》笔记5：BERT代码总结

如何应用BERT文章目录如何应用BERT1.BERT代码总结：1.1BertTokenizer（Tokenization分词）1.2BertModel1.3BertEmbeddings1.4BertEncoder1.4.1BertAttention1.4.2BertIntermediate1.4.3BertOutput1.5BertPooler1.6
神洛华·2022-12-20 09:34

datawhale课程《transformers入门》笔记4：BERT代码讲解

BERT代码实现文章目录1-Tokenization分词-BertTokenizer1.1Tokenization代码1.2Tokenization代码讲解2-Model-BertModel2.1BertModel
神洛华·2022-12-20 09:33

transformers.tokenization_utils_base

2.错误：WARNING:transformers.tokenization_utils_base:Truncationwasnotexplicitelyactivatedbutmax_lengthisprovidedaspecificvalue
风吹半夏灬·2022-12-13 12:08

自然语言处理NLP程序包（NLTK/spaCy）使用总结

NLTKNaturalLanguageToolkit(NLTK)由宾夕法尼亚大学开发，提供了超过50种语料库，以及一些常用的文本处理函数，例如分词(Tokenization)、词干(Stemming)、
cnblogs.com/qizhou/·2022-12-12 20:36

保姆级教程：手把手教你使用深度学习处理文本

文章目录NLP技术历程准备数据标准化词元化Tokenization（文本拆分）技术提升建立索引表使用TextVectorization层手写TextVectorization层Keras自带TextVectorization
Python数据开发·2022-12-10 13:36

spacy简单使用

spacy官方:InstallspaCy·spaCyUsageDocumentation目录简介:一、安装1.训练模型二、功能1.分句(sentencizer)2.分词(Tokenization)3.词性标注
lllhhhv·2022-12-07 22:57

PyTorch笔记 - 开发技巧与爱因斯坦标示法(einops)

/caroline_wendy本文地址：https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/128222398NLPseq2seq代码编写技巧数据tokenization
SpikeKing·2022-12-07 21:28

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

NLP——Tokenizer

单词称为标记（token），将文本拆分为标记的过程称为标记化(tokenization)，而标记化用到的模型或工具称为tokenizer。
行者无疆_ty·2022-12-05 16:30

深度学习用于文本和序列（使用Keras）

本章包括以下内容：将文本数据预处理为有用的数据表示使用循环神经网络使用一维卷积神经网络处理序列6.1处理文本数据文本向量化（vectorize）分词（tokenization）6.1.
Lemonade_YoYo·2022-12-04 09:47

NLP自然语言处理学习笔记

目录前言阶段一1.数据处理1.1数值化信息CategoricalFeatures&NumericalFeatures1.2文本处理Tokenization1.3词嵌入WordEmbedding实操案例1
PURSUE BEAUTY·2022-12-02 18:50
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