基于Python的自然语言处理系列(34):Huggingface 自定义分词器与数据集

在自然语言处理 (NLP) 中,分词是将原始文本转换为模型可处理的数字形式的关键步骤。无论是情感分析、文本生成,还是问答系统,分词都决定了模型如何理解输入数据。Huggingface 的 transformers 库提供了多种强大的分词工具,使我们可以灵活地加载、保存和使用预训练模型的分词器。本篇文章将深入探讨 Huggingface 的分词器工作机制,包括基于词、字符和子词的分词方法。同时,我们将介绍如何处理长序列、多序列、以及使用填充 (padding) 和注意力掩码 (attention mask) 进行批处理。

1. 使用 AutoModelAutoTokenizer

Huggingface 的 AutoModelAutoTokenizer 是两个非常实用的工具。AutoModel 可以自动检测检查点的架构,并加载相应的模型;而 AutoTokenizer 可以根据模型的需求自动加载和配置分词器。这使得我们在不同任务之间切换时更加灵活。

创建 Transformer 模型

我们可以使用预训练的 BERT 模型,并通过 Huggingface 提供的 from_pretrained() 方法轻松加载模型:

python 复制代码
from transformers import BertModel

model = BertModel.from_pretrained("bert-base-cased")
print(model)

通过上述代码,模型会自动从 Huggingface Hub 下载,并缓存在本地,避免重复下载。

2. 分词器的工作机制

模型只能处理数字形式的输入,分词器负责将原始文本转换为这种输入。我们可以根据不同任务选择不同的分词策略,例如基于词的分词、基于字符的分词,以及结合两者优点的子词分词。

基于词的分词

基于词的分词是最简单的方法,直接将句子拆分为单词:

python 复制代码
tokenized_text = "Chaky is a deep learning guy".split()
print(tokenized_text)

基于字符的分词

字符级分词适用于处理复杂语言,如中文,每个字符都包含丰富的语义信息:

python 复制代码
list("Chaky is a deep learning guy")

子词分词

子词分词在保证语义完整性的同时减少了词汇表的大小,例如将 "tokenization" 分为 "token" 和 "ization":

python 复制代码
from transformers import BertTokenizer

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased")
tokens = tokenizer.tokenize("Using a Transformer network is simple")
print(tokens)

3. 分词器的加载与保存

分词器的加载与模型的加载类似,可以使用 from_pretrained() 方法进行加载,也可以使用 save_pretrained() 方法保存到本地:

python 复制代码
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased")
tokenizer.save_pretrained("tokenizer_weights")

4. 处理多序列和长序列

当我们需要处理多条输入序列时,分词器可以自动进行填充和截断操作,以确保输入的形状一致。

使用填充处理多序列

我们可以使用 padding 参数让所有序列对齐:

python 复制代码
sequences = ["I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.", "So have I!"]
tokens = tokenizer(sequences, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
print(tokens)

使用注意力掩码

在填充后,注意力掩码用于告诉模型忽略填充的部分:

python 复制代码
batched_ids = [
    [200, 200, 200],
    [200, 200, tokenizer.pad_token_id],
]
attention_mask = [
    [1, 1, 1],
    [1, 1, 0],
]
outputs = model(torch.tensor(batched_ids), attention_mask=torch.tensor(attention_mask))
print(outputs.logits)

5. 特殊 Token 的使用

某些模型需要在输入开头和结尾添加特殊标记,如 [CLS][SEP]

python 复制代码
sequence = "I've been waiting for a HuggingFace course my whole life."
model_inputs = tokenizer(sequence)
print(model_inputs["input_ids"])
print(tokenizer.decode(model_inputs["input_ids"]))

6. 将所有步骤整合在一起

最后,我们将所有的分词步骤整合在一起,处理多条序列并进行推理:

python 复制代码
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

checkpoint = "distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint)

sequences = ["I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.", "So have I!"]
tokens = tokenizer(sequences, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
output = model(**tokens)
print(output)

结语

在本篇文章中,我们详细介绍了 Huggingface 的分词器工作机制,并展示了如何加载、保存和使用分词器来处理多序列和长序列数据。我们还探讨了注意力掩码在批处理中的重要性。理解这些概念和技术将帮助你在实际项目中更高效地处理文本数据。

在接下来的文章中,我们将深入探讨 Transformer 模型的微调 (Finetuning)。你将学习如何在特定任务上微调预训练模型,以进一步提升其性能。敬请期待《基于Python的自然语言处理系列(35):微调》!

如果你觉得这篇博文对你有帮助,请点赞、收藏、关注我,并且可以打赏支持我!

欢迎关注我的后续博文,我将分享更多关于人工智能、自然语言处理和计算机视觉的精彩内容。

谢谢大家的支持!

相关推荐
relis6 小时前
llama.cpp Flash Attention 论文与实现深度对比分析
人工智能·深度学习
盼小辉丶6 小时前
Transformer实战(21)——文本表示(Text Representation)
人工智能·深度学习·自然语言处理·transformer
艾醒(AiXing-w)6 小时前
大模型面试题剖析:模型微调中冷启动与热启动的概念、阶段与实例解析
人工智能·深度学习·算法·语言模型·自然语言处理
科技小E6 小时前
流媒体视频技术在明厨亮灶场景中的深度应用
人工智能
geneculture6 小时前
融智学院十大学部知识架构示范样板
人工智能·数据挖掘·信息科学·哲学与科学统一性·信息融智学
无风听海6 小时前
神经网络之交叉熵与 Softmax 的梯度计算
人工智能·深度学习·神经网络
算家计算6 小时前
AI树洞现象:是社交降级,还是我们都在失去温度?
人工智能
JJJJ_iii6 小时前
【深度学习03】神经网络基本骨架、卷积、池化、非线性激活、线性层、搭建网络
网络·人工智能·pytorch·笔记·python·深度学习·神经网络
sensen_kiss6 小时前
INT301 Bio-computation 生物计算(神经网络)Pt.1 导论与Hebb学习规则
人工智能·神经网络·学习
mwq301236 小时前
GPT系列模型演进:从GPT-1到GPT-4o的技术突破与差异解析
人工智能