tokenizer.encode（） 与 tokenizer.tokenize（）对比，言简意赅 转 高人讲学

最新推荐文章于 2025-09-25 22:52:37 发布
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#自然语言处理

这篇博客详细介绍了`tokenizer.encode()`方法的使用，它等价于先进行分词，然后将分词结果转化为ID。通过示例`tokenizer.encode(说你跑的挺远 add_special_tokens=False)`，解释了如何避免添加特殊标记。对于理解和操作自然语言处理中的文本编码过程非常有帮助。
Transformers包tokenizer.encode()方法源码阅读笔记
天才小呵呵的博客
04-10 3万+
1 引言 Hugging Face公司出的transformer包，能够超级方便的引入预训练模型，BERT、ALBERT、GPT2… tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertForTokenClassification.from_pretrained('bert-bas...
【备忘录】transformers tokenizer.tokenize和tokenizer.encode
li_jiaoyang的博客
01-17 2659
from transformers import BertTokenizer, BertModel tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('hfl/chinese-bert-wwm') text = '在此基础上，美国试图挑拨伊朗和伊拉克关系。' tokenizer_out = tokenizer.tokenize(text) print(tokenizer_out) ['在', '此', '基', '础', '上', '，', '美', '国', '试',
tokenizer() 和 tokenizer.encode()
maweifeng1111的博客
04-11 1572
是 Hugging Face Transformers 库中的两种不同的方法，它们用于文本编码的不同情况。方法适用于对单个文本进行简单的编码操作。您可以根据需要选择合适的方法来进行文本编码。方法通常用于对批量文本进行编码，并提供了更多的灵活性和功能，而。
关于Tokenizer与TokenFilter的区别
weixin_34392906的博客
05-29 284
　　 　　TokenStream是一个能在被调用后产生语汇单元流的类，但是 TokenStream 类有两个不同的类型：Tokenizer 类和 TokenFilter 类。这两个类都是从抽象类TokenStream类继承而来。 　　Tokenizer 对象通过Java.io.Reader 对象读取字符创建语汇单元，而TokenFilter 类则负责处理输入的语汇单元，然后通过新增、删除或者修...
【AI - nlp】Tokenizer简介及常见编码方式
最新发布
weixin_52613525的博客
09-25 1068
Tokenizer是自然语言处理的核心组件，负责将文本转换为模型可处理的数字序列。主流方法包括Word-level、Character-level和Subword-level分词，其中Subword（BPE、WordPiece等）能平衡词汇表大小与未登录词问题。Tokenizer在BERT、GPT等模型中应用广泛，处理特殊标记、输入格式等关键环节。现代NLP任务中，Tokenizer通过encode_plus或直接调用方式实现批量处理，支持padding、truncation等功能。随着技术发展，Token
tokenizer、tokenizer.encode、tokenizer.encode_plus比较
学习与分享人工智能技术
12-25 2661
本文介绍了Transformers库中Tokenizer类的使用。
transformer 中 tokenizer.tokenize() 和 tokenizer.encoder()
凝眸伏笔的博客
10-28 4438
tokenizer.tokenize() ： 使用 tokenize() 函数对文本进行 tokenization（分词）之后，返回的分词的 token 词。 tokenizer.encoder()： encode() 函数对 文本 进行 tokenization 并将 token 用相应的 token id 表示。
_tokenizer.encode
09-02
- *1* *2* *3* [tokenizer.encode（） 与 tokenizer.tokenize（）对比，言简意赅 转 高人讲学](https://blog.csdn.net/studyvcmfc/article/details/120846444)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226...
tokenizer.encode
07-29
引用\[1\]:tokenizer.tokenize() 返回词列表 默认首尾不加 \[CLS\] \[SEP\] okenizer.encode() 返回词id列表 默认首尾加 \[CLS\] \[SEP\]对应的词id。引用\[2\]:tokenizer.encode_plus返回所有的编码信息，包括input...
tokenizer.encode_plus
07-13
`tokenizer.encode_plus` 是一个在自然语言处理中常用的函数，它可以将一段文本编码成模型可以理解的格式。具体来说，它会对文本进行分词（tokenize），将每个词转化为对应的数字 ID，然后将这些数字 ID 以及其他...
tokenizer.encode（）
不知道起什么名字
08-17 3877
tokenizer.encode("说你跑的挺远",add_special_tokenizerns=False) 相当于 seg=tokenizer.tokenize("说你跑的挺远") encoder = tokenizer.convert_tokenizerns_to_ids(seg)
大模型不同tokenizer训练效果对比
qq_37261783的博客
09-02 766
由于我需要从头训练一个中英文的模型，所以这里选择了开源tokenizer：qwen2（通义千问的分词器）、glm4（智谱的分词器），和两个我根据自己数据训练的分词器：custom、custom_tong。考虑到我训练分词器的算法是BPE算法，这种算法将出现频率最高的词添加进词表，为了照顾部分数据集（主要是代码数据）可能因为比较小，不会出现在词表中，所以我从每个数据集中随机抽取同样大小的文本（共1.5G）训练分词器custom_tong。感觉开源模型中通义还是很好的模型，效果挺好的，开源的种类也多。
tokenizer.tokenize(), tokenizer.encode() , tokenizer.encode_plus() 方法介绍及其区别
hello world
11-08 9696
tokenizer.tokenize(), tokenizer.encode() , tokenizer.encode_plus() 方法介绍及其区别
tokenizer.encode、tokenizer.tokenize、tokenizer.encode_plus的用法差异
qq_41900846的博客
01-03 6106
tokenizer.encode、tokenizer.tokenize、tokenizer.encode_plus的用法差异
【Hugging Face】tokenizer.encode_plus() 方法：文本编码（返回 input ids、attention mask、token type IDs）
彬彬侠的博客
03-13 704
tokenizer.encode_plus是Hugging Face提供的文本编码方法，相比tokenizer.encode，它返回更丰富的编码信息，如attentionmask、tokentypeIDs，适用于文本分类、问答、NER等NLP任务。常见用法：tokenizer.encode_plus(text)→编码文本，tokenizer.encode_plus(text,add_special_tokens=False)→不加[CLS][SEP]，tokenizer.encode_plus(text,m
五分钟轻松通俗理解 tokenizer、encoder、decoder、embedding 的区别和联系
陪着青缘一起成长
08-13 4452
tokenizer和embedding可以理解为数据的预处理。输入文本首先通过tokenizer被转换成标记（tokens_id），这是将文本转化为模型可以处理的数字序列的第一步。然后，这些标记会通过嵌入层（Embedding Layer）被转换成高维向量表示。这一步是将离散的标记映射到连续的向量空间，以便模型能够在向量空间中处理信息。虽然这个过程看起来类似于“编码”（因为我们在将离散标记转换为连续向量），但这与Transformer中的编码器（Encoder）层的功能是不一样的。
tokenizer.encode_plus方法
zephyr_wang的博客
01-20 8161
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(DOWNLOADED_MODEL_PATH) tokens = tokenizer.encode_plus(txt, max_length=MAX_LEN, padding=‘max_length’, truncation=True, return_offsets_mapping=True) 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
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