1.encode和encode_plus的區別 區別1. encode僅返回input_ids2. encode_plus返回所有的編碼信息，具體如下：’input_ids:是單詞在詞典中的編碼‘token_type_ids’:區分兩個句子的編碼（上句全為0，下句全為 ...

什么是Tokenizer-分詞 　　分詞器的工作就是分解文本流成詞(tokens).在這個文本中,每一個token都是這些字符的一個子序列.一個分析器(analyzer)必須知道它所配置的字段,但是tokenizer不需要,分詞器(tokenizer)從一個字符流(reader)讀取數據,生成 ...

說明：num_words的參數設置，對應着sequences_to_matrix方法返回的arrray的shape[1]，用於約束返回數組的第2個維度。對texts_to_sequences ...

參考：https://blog.csdn.net/wbsrainbow/article/details/88795312 分詞器的作用是將一串字符串改為“詞”的列表，下面以“大學生活”這個輸入為例進 ...

如果繼承了Tokenizer例如mTokenizer(GPT2Tokenizer)，在__init__中加入了一些新tokens，這樣在save之后from_pretrained時不能用mTokenizer.from_pretrained，會報錯。 這是 ...

我們現在需要對一句話做分詞，然后轉換成index，作為Bert的輸入 輸出的output長這樣，長度45： 但是input_ids的長度是47，？？難道不是一一對應 ...

1.加載 tokenizer是進行語言處理的基礎，transformer實現分詞器的基類是 后面可以通過from_pretrained函數中的retrained_model_name_or_path（）方法，指定路徑或者模型名稱來加載對應的分詞器。 文檔給的實例 tokenizer ...

今天打算用keras-bert來進行文本分類，linux系統沒啥問題，但是windows系統下用pycharm報以下錯誤 ImportError: cannot import name 'Tokenizer' from 'keras_bert' 網上很多都是說更新kerast-bert ...