【学习总结】Python transformers AutoTokenizer encode 出现的 101 和 102_tokenizer 101(1)

print(tokens)

token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
print(token_ids)

token_ids_s2e = tokenizer.encode(sequence)
print(token_ids_s2e)

输出结果：

21128
3791
[‘法’, ‘国’, ‘的’, ‘首’, ‘都’, ‘是’, ‘巴’, ‘黎’]
[3791, 1744, 4638, 7674, 6963, 3221, 2349, 7944]
[101, 3791, 1744, 4638, 7674, 6963, 3221, 2349, 7944, 102]

token\_ids\_s2e 中多了 101 和 102

sequence1 = tokenizer.decode(token_ids)
print(sequence1)

sequence2 = tokenizer.decode(token_ids_s2e)
print(sequence2)

输出结果：

法 国 的 首 都 是 巴 黎
[CLS] 法 国 的 首 都 是 巴 黎 [SEP]

101 代表 CLS，是文本的开头  
 102 代表 SEP，是文本的分隔符


## 2. 编解码多段文本

sequence_batch = [“法国的首都是巴黎”,“美国的首都是华盛顿特区” ]
token_ids_batch = tokenizer.encode(sequence_batch)
print(token_ids_batch)
sequence_batch = tokenizer.decode(token_ids_batch)
print(sequence_batch)

输出结果：

[101, 3791, 1744, 4638, 7674, 6963, 3221, 2349, 7944, 102, 5401, 1744, 4638, 7674, 6963, 3221, 1290, 4670, 7561, 4294, 1277, 102]
[CLS] 法 国 的 首 都 是 巴 黎 [SEP] 美 国 的 首 都 是 华 盛 顿 特 区 [SEP]

## 3. 实际操作

embedding_batch = tokenizer(“法国的首都是巴黎”,“美国的首都是华盛顿特区”)
print(embedding_batch)

输出：

{‘input_ids’: [101, 3791, 1744, 4638, 7674, 6963, 3221, 2349, 7944, 102, 5401, 1744, 4638, 7674, 6963, 3221, 1290, 4670, 7561, 4294, 1277, 102], ‘token_type_ids’: [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], ‘attention_mask’: [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]}

优化代码

for key, value in embedding_batch.items():
print(f"{key}: {value}\n")

输出：

input_ids: [101, 3791, 1744, 4638, 7674, 6963, 3221, 2349, 7944, 102, 5401, 1744, 4638, 7674, 6963, 3221, 1290, 4670, 7561, 4294, 1277, 102]

token_type_ids: [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

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