1. 代码展示:
python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
model_name = "bert-base-chinese"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)
print(len(tokenizer.vocab.keys()))
sequence = "法国的首都是巴黎"
print(tokenizer.vocab["法"])
tokens = tokenizer.tokenize(sequence)
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:
bash
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
python
sequence1 = tokenizer.decode(token_ids)
print(sequence1)
sequence2 = tokenizer.decode(token_ids_s2e)
print(sequence2)
输出结果:
bash
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
python
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:
powershell
[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
python
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:
bash
{'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
python
for key, value in embedding_batch.items():
print(f"{key}: {value}\n")
输出:
bash
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]
编码后返回结果是:
bash
input_ids: token_ids
token_type_ids: token_id 归属的句子编号
attention_mask: 指示哪些token需要被关注(注意力机制)
4. 查看词表
python
from itertools import islice
# 使用 islice 查看词表部分内容
for key, value in islice(tokenizer.vocab.items(), 30,40):
print(f"{key}: {value}")
输出结果:
python
叼: 1388
赓: 6607
##禀: 17937
骡: 7751
ing: 10139
滙: 4002
##楼: 16574
##部: 20013
##针: 20208
##酥: 20046