Pytorch——Tokenizers相关使用

手把手教你学AI

已于 2023-04-13 17:38:13 修改

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文章标签： bert 人工智能深度学习

于 2023-04-13 17:38:02 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhaomengsen/article/details/130136009

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在NLP项目中，我们常常会需要对文本内容进行编码，所以会采tokenizer这个工具，他可以根据词典，把我们输入的文字转化为编码信息，例如我们本文信息是“我爱你”将转化为[2,10,3]，其中”我“在字典里对应数字2，”爱“在字典里对应数字10，经过转化之后的文本，就可以作为模型的输入了。因此我们可以知道如果字典不同，那意味着同一句话编码出来的数字也就是不同的，所以对于一个训练好的NLP模型，基本都是有着自己tokenizer工具的，比如BertTokenizer(BERT模型的)，ErnieGramTokenizer(百度飞桨的ernie模型)，他们这个tokenizer的使用方式大同小异，因此我们就个根据BertTokenizer这里类进行讲解和使用。

加载并使用tokenizer

1、载入预训练模型的词典

　　我们可以使用以下代码加载BERT预训练模型的词典，其实我们只需要config.json和vocab.txt这两个文件就可以初始化一个BertTokenizer，因此我们需要传入这两个文件所在的目录地址即可。

1 2	`from` `transformers` `import` `BertTokenizer` `tokenizer` `=` `BertTokenizer.from_pretrained(r'./bert-base-uncased')`

　　这里的'./bert-base-uncased'是包含有config.json和vocab.txt这两个文件的目录地址，而这两个文件可以从官方网站下载。当然如果你在第2行代码中直接传入’bert-base-uncased‘，他会自动下载相关模型的文件到默认的地方。（我这里没有阅读源码所以也不清楚另外的tokenizer.json用来干嘛）

　　完成上面的步骤之后你就得到了一个BERT的tokenizer了，下面我们来尝试使用这个tokenizer对我们的语句进行编码。

2、使用tokenizer

　　刚才说到我们使用tokenizer的目的是将我们的语句编码成数字，我们可以直接传入一个句话或者一个列表的话，那么最后出来的就是编码后的语句了。直接看例子。

　　如果传入单句话输出的结果是一个字典，其中'input_ids'就是这句话编码后的结果，可能有部分同学会有疑问，为什么”我爱你“3个字会编码出来5个数字额，不应该是3个么？其实着是跟你的模型有关的，BERT模型任务中需要在每一句话句首加入[CLS]符号，句尾加[SEP]符号，因此编码会增加2个，大家可以查看vocab.txt这个文件中的第102行和103行(因为编码是从0开始所以对应的是文件的102行和103行)是不是就是这两个字符。至于后面的键值对什么意思，大家可以参看BERT论文来了解。

　　下面我们查看如果是使用列表来传入句子该怎么操作。

　　可以看到返回的依然是键值对，其中'input_ids'也是个列表，每个元素对应的就是相应的句子得到的编码。

　　其实作为NLP模型的输入，对于一些长句子我们还需要对齐进行padding使得每个batch的句子长度应该是一致的，这个过程tokenizer也可以帮我们完成，下面我们看看tokenizer的其他参数，可以参见文档了解更多，常使用的参数如下：

padding：给序列补全到一定长度，True or ‘longest’: 是补全到batch中的最长长度，max_length’:补到给定max-length或没给定时，补到模型能接受的最长长度。
truncation：截断操作，true or ‘longest_first’：给定max_length时，按照max_length截断，没给定max_lehgth时，达到模型接受的最长长度后截断，适用于所有序列（单或双）。‘only_first’：这个只针对第一个序列。’only_second’：只针对第二个序列。
max_length：控制padding和truncation的长度。
return_tensors：返回数据的类型，可选’tf’，‘pt’， ‘np’ ，分别表示tf.constant, torch.Tensor或np.ndarray类型。
return_token_type_ids ：默认返回token_type_id（属于哪个句子）。
return_attention_mask ：默认返回attention_mask（是否参与attention计算）。

　　我们看一看例子。