HuggingFace学习记录
BertTokenizer分词和编码
5个字有7个编码,原因为头和尾分别有个[cls]及[sep],[CLS] 和 [SEP] 是 BERT 中的两个特殊标记符号,在 BERT 的输入文本中起到特殊的作用。
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[CLS] 是 “classification” 的缩写,在文本分类任务中,它通常表示句子或文档的开头。在 BERT 中,[CLS] 对应着输入文本中第一个词的词向量,输出层中的第一个神经元通常会被用来预测文本的类别。
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[SEP] 是 “separator” 的缩写,它通常表示句子或文档的结尾。在 BERT 中,[SEP] 对应着输入文本中最后一个词的词向量,它的作用是用来分割不同的句子。例如,在 BERT 中处理句子对时,两个句子之间通常会插入一个 [SEP] 来表示它们的分界点。
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[UNK]标志指的是未知字符
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[MASK] 标志用于遮盖句子中的一些单词,将单词用 [MASK] 遮盖之后,再利用 BERT 输出的 [MASK] 向量预测单词是什么。
单句分词:
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('./huggingface/bert-base-chinese')
# 分词并编码
token = tokenizer.encode('北京欢迎你')
print(token)
# [101, 1266, 776, 3614, 6816, 872, 102]
# 简写形式
token = tokenizer(['北京欢迎你', '为你开天辟地'], padding=True, return_tensors='pt')
{'input_ids': tensor([[ 101, 1266, 776, 3614, 6816, 872, 102, 0],
[ 101, 711, 872, 2458, 1921, 6792, 1765, 102]]),
'token_type_ids': tensor([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]),
'attention_mask': tensor([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0],
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]])}
# 解码
print(tokenizer.decode([101, 1266, 776, 3614, 6816, 872, 102]))
# 查看特殊标记
print(tokenizer.special_tokens_map)
# 查看特殊标记对应id
print(tokenizer.encode(['[UNK]', '[SEP]', '[PAD]', '[CLS]', '[MASK]'], add_special_tokens=False))
# [100, 102, 0, 101, 103]
批处理
padding = True,按最长的字段进行填充,然后使用return_tensors转化为tensor的格式,作为模型的输入,给pytorch作为输入
# 等长填充
batch_token1 = tokenizer(['北京欢迎你', '为你开天辟地'], padding=True, return_tensors='pt')
print(batch_token1)
print(batch_token1['input_ids'])
{‘input_ids’: tensor([[ 101, 1266, 776, 3614, 6816, 872, 102, 0],
[ 101, 711, 872, 2458, 1921, 6792, 1765, 102]]), ‘token_type_ids’: tensor([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]), ‘attention_mask’: tensor([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0],
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]])}
tensor([[ 101, 1266, 776, 3614, 6816, 872, 102, 0],
[ 101, 711, 872, 2458, 1921, 6792, 1765, 102]])
其中:token_type_ids指代的第几个句子。例如,考虑以下两个句子:
句子1: “What is the weather like today?”
句子2: “Will it rain later?”在经过预处理后,这两个句子可能被编码为以下tokens:
[CLS]
,What
,is
,the
,weather
,like
,today
,?
,[SEP]
,Will
,it
,rain
,later
,?
,[SEP]
在这个例子中,
[CLS]
和[SEP]
是特殊的tokens,[CLS]
用于表示句子的开头,[SEP]
用于分隔两个句子。token_type_ids
列表的对应值为:
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
句子太长的情况下可以使用截取。比如下方就为截取5个字符(包含CLS【101】与SEP【102】)
# 截断
batch_token2 = tokenizer(['北京欢迎你', '为你开天辟地'], max_length=5, truncation=True)
print(batch_token2)
{‘input_ids’: [[101, 1266, 776, 3614, 102], [101, 711, 872, 2458, 102]], ‘token_type_ids’: [[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]], ‘attention_mask’: [[1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1]]}
填充到固定的长度,padding=‘max_length’传参,填充到最大长度
# 填充到指定长度,超过的截断
batch_token3 = tokenizer(['北京欢迎你', '为你开天辟地'], max_length=10, truncation=True, padding='max_length')
print(batch_token3)
{‘input_ids’: [[101, 1266, 776, 3614, 6816, 872, 102, 0, 0, 0], [101, 711, 872, 2458, 1921, 6792, 1765, 102, 0, 0]], ‘token_type_ids’: [[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], ‘attention_mask’: [[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0]]}
词向量编码
from transformers import BertModel
from transformers import logging
# 启动的时候会有一些警告,使用log屏蔽掉,防止影响调试
logging.set_verbosity_error()
model = BertModel.from_pretrained('./huggingface/bert-base-chinese')
encoded = model(batch_token1['input_ids'])
print(encoded)
encoded_text = encoded[0]
print(encoded_text.shape)
last_hidden_state 为隐层,即词向量,pooler_outputer为做分类用的,后面的就是几个状态。我们要的就是第一个参数(编码结构),即encoded[0],shape为(2,8,768)指代为,2个句子【2个batch】、每个句子填充长度为8个、bert编码之后的768维的向量。
BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions(last_hidden_state=tensor([[[-0.2815, 0.6079, 0.3920, ..., 0.4682, 0.1664, -0.1104],
[-0.4996, 0.4137, 0.4482, ..., -0.5986, -0.3632, -0.0424],
[ 0.0472, 0.4009, -0.2222, ..., 0.1105, 0.5548, -0.1777],
...,
[ 0.6923, 0.5521, -0.2580, ..., 0.0042, 0.4254, -0.6365],
[-0.3318, 0.3553, 0.4314, ..., 0.0181, -0.1999, -0.2506],
[-0.2052, 0.2994, -0.0189, ..., -0.0735, -0.3766, -0.4286]],
[[ 0.2887, 0.6017, 0.4943, ..., 0.0903, 0.0543, -0.1163],
[-0.2048, 0.5193, 0.9473, ..., -0.8814, -0.5178, 0.1631],
[ 0.7151, 0.0340, -0.4089, ..., -0.2059, -0.1003, -0.5724],
...,
[ 0.6159, -0.1950, 0.9022, ..., -0.5146, 0.6748, -1.2145],
[ 1.2560, 0.3676, 0.1448, ..., -0.3056, 0.2488, 0.1433],
[-0.2018, 0.2100, 0.3642, ..., -0.7199, 0.0571, -0.2698]]],
grad_fn=<NativeLayerNormBackward0>), pooler_output=tensor([[ 0.9986, 1.0000, 0.9751, ..., -0.9984, -0.9446, 0.9237],
[ 0.9998, 1.0000, 0.9957, ..., -0.9992, -0.9960, 0.9914]],
grad_fn=<TanhBackward0>), hidden_states=None, past_key_values=None, attentions=None, cross_attentions=None)
torch.Size([2, 8, 768])
BertTokenizer分词不可逆问题
目前还没有支持中英文混搭的预训练模型,直接用中文模型进行编码,英文部分会变成[UNK]标记,进而导致BertTokenizer分词不可逆问题。
使用offset_mapping方法,从原始文本中找到关系解决该问题
from transformers import BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('./huggingface/bert-base-chinese')
text = '周杰伦Jay专辑'
print(tokenizer.tokenize(text))
exit()
tokenize()方法返回分词分完之后的结果:[‘周’, ‘杰’, ‘伦’, ‘[UNK]’, ‘专’, ‘辑’]
tokened = tokenizer(text)
input_ids = tokened['input_ids']
print(input_ids)
转化为Id后:[101, 1453, 3345, 840, 100, 683, 6782, 102]
# subject实体
sub_pos = [1, 3] # 周杰伦
sub_ids = [id for k,id in enumerate(input_ids) if k>=sub_pos[0] and k<=sub_pos[1]]
print(sub_ids)
sub_text = tokenizer.decode(sub_ids).replace(' ', '')
print(sub_text)
在id在遍历input_ids的情况下,1<= k <= 3,对于第4行的replace是因为转化后会生成空格=》周_杰_轮
[1453, 3345, 840]
周杰伦
# object 实体
obj_pos = [4, 4] # Forever
obj_ids = [id for k,id in enumerate(input_ids) if k>=obj_pos[0] and k<=obj_pos[1]]
print(obj_ids)
obj_text = tokenizer.decode(obj_ids).replace(' ', '')
print(obj_text)
经过编码之后生成id后再反推找不到原文内容,需要解决数据丢失的问题
[100]
[UNK]
从原始文本中找实体
from transformers import BertTokenizerFast
tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained('./huggingface/bert-base-chinese')
text = '周杰伦Jay专辑'
tokened = tokenizer(text, return_offsets_mapping=True) # 第二个参数为了把分词之后的位置也返回
print(tokened)
offset_mapping = tokened['offset_mapping']
head, tail = offset_mapping[4]
print(text[head:tail])
多了一个offset_mapping,表分词的位置。
{‘input_ids’: [101, 1453, 3345, 840, 100, 683, 6782, 102], ‘token_type_ids’: [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], ‘attention_mask’: [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], ‘offset_mapping’: [(0, 0), (0, 1), (1, 2), (2, 3), (3, 6), (6, 7), (7, 8), (0, 0)]}
Jay