nlp中tokenizer用法

  • 1,将文本转换为标记

    • 将输入文本分解成一系列标记(tokens),这些标记可以是单词、子词、字符等。
    • 例如,句子 "Hello, world!" 可以被分解为 ["Hello", ",", "world", "!"]。
  • 2,为模型准备输入

    • 生成的标记可以进一步转换为模型需要的格式,如索引序列、张量等。
    • 例如,在词嵌入(word embeddings)模型中,标记可以映射到对应的嵌入向量。
      class ExampleTokenizer:
          def __init__(self, vocab):
              self.vocab = vocab
    
          def tokenize(self, text):
              # 简单的基于空格的分词器
              tokens = text.split()
              return tokens
    
      # 示例词汇表
      vocab = ["hello", "world", "this", "is", "a", "test"]
    
      # 创建分词器实例
      tokenizer = ExampleTokenizer(vocab)
    
      # 使用分词器进行分词
      text = "hello world this is a test"
      tokens = tokenizer.tokenize(text)
    
      print(tokens)  # 输出 ['hello', 'world', 'this', 'is', 'a', 'test']
    
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