【Foundation】（二）transformers之Tokenizer

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1、介绍

• 数据预处理
  • step1 分词：使用分词器对分本数据进行分词(字、词)
  • step2 构建词典：根据数据集分词得结果，构建词典映射字典
  • step3 数据转换：根据构建好得词典，将分词处理后得数据做映射， 将文本序列转化为数字序列；
  • step4 数据填充与截断：在以batch输入到模型得方式中，需要对果断地数据进行填充，过长地数据进行截断，保证数据长度符合模型能够接受地长度范围，同时batch内地数据维度大小一致
• tokenizer 基本使用
  • 加载保存(from_pretrained/save_pretrained)
  • 句子分词(tokenize)
  • 查看词典(vocab)
  • 索引转换(convert_tokens_to_ids/convert_ids_to_tokens)
  • 填充截断(padding/truncation)
  • 其他输入(attention_mask/token_type_ids)

#通用分词器
from transformers import AutoTokenizer
sen = "弱小的我也有大梦想"

2、保存与加载

 加载开源的tokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese')
tokenizer

 保存到本地；

#保存到本地
tokenizer.save_pretrained('./roberta_tokenizer')

 本地加载

#本地加载
tokenizer= AutoTokenizer.from_pretrained('./roberta_tokenizer')
tokenizer

3、句子分词

tokens = tokenizer.tokenize(sen)
tokens

output

['弱', '小', '的', '我', '也', '有', '大', '梦', '想']

 查看词典

tokenizer.vocab

 查看词典大小

tokenizer.vocab_size

4、索引转换

#将词序转换为id序列
ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
ids

output

[2483, 2207, 4638, 2769, 738, 3300, 1920, 3457, 2682]

#将id转换为token序列
tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(ids)
tokens

output

['弱', '小', '的', '我', '也', '有', '大', '梦', '想']

#将token转换为string
str_sen = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokens)
str_sen

output
‘弱 小 的 我 也 有 大 梦 想’

在这里插入代码片

#更便捷的方式
ids = tokenizer.encode(sen)
# ids = tokenizer.encode(sen,add_special_tokens=Flase)
ids

output

[101, 2483, 2207, 4638, 2769, 738, 3300, 1920, 3457, 2682, 102]

# 将id序列转换为字符串
str_sen = tokenizer.decode(ids)
# str_sen = tokenizer.decode(ids,skip_special_tokens=True)
str_sen

output

'[CLS] 弱 小 的 我 也 有 大 梦 想 [SEP]'

5、填充与阶段

#填充
ids = tokenizer.encode(sen,padding='max_length',max_length=15)
ids

output

[101, 2483, 2207, 4638, 2769, 738, 3300, 1920, 3457, 2682, 102, 0, 0, 0, 0]

#截断
ids = tokenizer.encode(sen,max_length=5,truncation=True)
ids

[101, 2483, 2207, 4638, 102]

6、其他输入部分

ids = tokenizer.encode(sen,padding='max_length',max_length=15)attention_mask = [1 if idx !=0 else 0 for idx in ids]token_type_ids = [0] * len(ids)ids,attention_mask,token_type_ids

7、快速调用

inputs = tokenizer.encode_plus(sen,padding='max_length',max_length=15)
inputs

8、处理batch数据

sens = ['弱小的我也有大梦想,加油','我的未来不是梦','追梦赤子心']
res = tokenizer(sens)
res