BertTokenizer中的“padding参数需要进一步明确。
创始人
2024-11-30 23:01:22
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在 Bert Tokenizer 中,padding 参数指的是对单个序列进行填充的方式。当我们需要对一系列文本进行处理时,由于每个文本的长度可能不同,为了方便处理,需要将它们统一填充到相同的长度。其中,padding 的方式可以通过设置 padding 参数来指定。

常见的 padding 方式有两种:一种是在序列的左侧填充,一种是在序列的右侧填充。默认情况下,Bert Tokenizer 使用第一种方式,即在左侧进行填充。如果需要在右侧进行填充,可以通过设置“padding_side”参数来实现。

下面是一个使用 padding 参数和 padding_side 参数的代码示例:

from transformers import BertTokenizer

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased', do_lower_case=True)

# 设置 padding 参数
encoded_text = tokenizer.encode_plus(
              text = "Hello, world!",
              padding = 'max_length',
              max_length=10,
              truncation=True,
              return_token_type_ids=False,
              return_attention_mask=True,
              return_tensors='pt',
            )

print("Encoded text with padding:", encoded_text['input_ids'])

# 设置 padding_side 参数
encoded_text = tokenizer.encode_plus(
              text = "Hello, world!",
              padding = 'max_length',
              max_length=10,
              truncation=True,
              return_token_type_ids=False,
              return_attention_mask=True,
              return_tensors='pt',
              padding_side='right',
            )

print("Encoded text with padding on right:", encoded_text['input_ids'])

在上面的代码中,我们首先使用 BertTokenizer 对一个字符串进行编码,并将其填充到长度为 10。第一个例子中,我们使用默认的 padding 参数(在左侧填充),第二个例子中,我们设置 padding_side 参数为 'right',即在右侧进行填充。

输出结果如下:

Encoded text with padding: tensor([[ 101, 7592, 101

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