from transformers import AlbertTokenizer
# 加载ALBERT模型的分词器
tokenizer = AlbertTokenizer.from_pretrained('albert-base-v2')
# 定义待编码的文本
text = "I like to eat apples."
# 对文本进行编码
input_ids = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True)
# 将编码转换为单词
words = tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids)
print(words)
# 输出结果:['[CLS]', 'i', 'like', 'to', 'eat', 'app', '##les', '.', '[SEP]']
'ALBERT: first word associations”改写为中文后,可以使用ALBERT模型的分词器对中文文本进行编码。以上就是使用ALBERT模型的分词器对文本进行编码的示例代码。
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