1.encode和encode_plus的区别 区别1. encode仅返回input_ids2. encode_plus返回所有的编码信息，具体如下：’input_ids:是单词在词典中的编码‘token_type_ids’:区分两个句子的编码（上句全为0，下句全为 ...

什么是Tokenizer-分词 　　分词器的工作就是分解文本流成词(tokens).在这个文本中,每一个token都是这些字符的一个子序列.一个分析器(analyzer)必须知道它所配置的字段,但是tokenizer不需要,分词器(tokenizer)从一个字符流(reader)读取数据,生成 ...

说明：num_words的参数设置，对应着sequences_to_matrix方法返回的arrray的shape[1]，用于约束返回数组的第2个维度。对texts_to_sequences ...

参考：https://blog.csdn.net/wbsrainbow/article/details/88795312 分词器的作用是将一串字符串改为“词”的列表，下面以“大学生活”这个输入为例进 ...

如果继承了Tokenizer例如mTokenizer(GPT2Tokenizer)，在__init__中加入了一些新tokens，这样在save之后from_pretrained时不能用mTokenizer.from_pretrained，会报错。 这是 ...

我们现在需要对一句话做分词，然后转换成index，作为Bert的输入 输出的output长这样，长度45： 但是input_ids的长度是47，？？难道不是一一对应 ...

1.加载 tokenizer是进行语言处理的基础，transformer实现分词器的基类是 后面可以通过from_pretrained函数中的retrained_model_name_or_path（）方法，指定路径或者模型名称来加载对应的分词器。 文档给的实例 tokenizer ...

今天打算用keras-bert来进行文本分类，linux系统没啥问题，但是windows系统下用pycharm报以下错误 ImportError: cannot import name 'Tokenizer' from 'keras_bert' 网上很多都是说更新kerast-bert ...