当使用 HuggingFace 的 Transformers 时,我遇到编码和解码方法的问题。
我有以下字符串:
test_string = 'text with percentage%'
然后我运行以下代码:
import torch
from transformers import BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-cased')
test_string = 'text with percentage%'
# encode Converts a string in a sequence of ids (integer), using the tokenizer and vocabulary.
input_ids = tokenizer.encode(test_string)
output = tokenizer.decode(input_ids)
输出如下所示:
'text with percentage %'
% 之前有一个额外的空格。我尝试过像 clean_up_tokenization_spaces
这样的额外参数,但这是为了不同的东西。
我应该如何在解码和编码中使用什么来获得前后完全相同的文本。对于其他特殊标志也会发生这种情况。
最佳答案
如果您尝试使用 BERT 进行标记分类,以便在原始字符串中查找范围,则一种解决方法是使用 BertTokenizerFast
以及选项 return_offsets_mapping=True
.
test_string = 'text with percentage%'
tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained('bert-base-cased')
tokens = tokenizer(test_string, return_offsets_mapping=True)
input_ids = tokens.data["input_ids"]
span_start_index, span_stop_index = some_model(input_ids)
然后,一旦获得 token 分类结果,您就可以执行类似的操作
predicted_span = test_string[tokens.encodings[0].offsets[span_start_index][0]:tokens.encodings[0].offsets[span_stop_index][1]]
关于python - BertTokenizer - 当编码和解码序列时出现额外的空格,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/58979779/