berttokenizer的简单介绍

1、import torchfrom pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer，BertModeltext0 = #39水果中很多对人有好处，比如苹果#39 #句子0text1 = #39外国手机有很多都不错，比如苹果#39 #句子1text2 = #39我喜欢在饭吃不同水果；情况是 我用 add_tokens方法 添加自己的新词后，BertTokenizerfrom_pretrainedmodel一直处于加载中原因 有说是词典太大，耗时hours才加载出来我也没有真的等到过暂时的解决办法参考于；frompytorch_pretrained_bertimportGPT2LMHeadModel，GPT2Tokenizer classPoemGeneratorobjectdef__init__self，model_path，device=#39cpu#39selfmodel=GPT2LMHeadModelfrom_pretrainedmodel_pathselftokenizer=GPT2；ppbBertModel， ppbBertTokenizer， 'bertbaseuncased'56# Load pretrained modeltokenizer7tokenizer = tokenizer_；BERT自带的Tokenizer会强行把中文字符用空格隔开，因此就算你把词加入到字典中，也不会分出中文词来此外，BERT做英文word。

2、与NLP不同，语音信号是连续的，因此很难直接找到类似于BERT预训练的预测标签想要解决这个问题，就需要一个Tokenizer将连续的语音特征映射至离散的标签受文本预训练方法BERT的启发，语音表示学习模型HuBERT 2利用MFCC特征或；同样的，输入是wordPiece tokenizer得到的 tokenid ，进入Bert预训练模型抽取丰富的文本特征得到 的输出向量，输出向量过 BiLSTM 从中提取实体识别所需的特征，得到 的向量，最终进入 CRF 层进行解码，计算最优的标注序列 N；有 BertTokenizerFast 和 BertTokenizer， BertTokenizerFast 更快，因为使用了 tokenizer 库因为 tokenizer 库基于 RUST 所以多线程更好而 BertTokenizer 基于 python 的所以，我们使用 BertTokenizerFast from transformer。

3、包中BertTokenizer 的词语切分和标记化功能具有如下特点实现高效，基于双数组字典树 doublearray trie 和 Unicode 规范化工；BertTokenizer'modelvocabtxt' optimizer = AdamWoptimizer_grouped_parameters， lr=lr， eps=1e8 loggerinfo'create train dataset'；easytokenizer 是一个简单易用的高性能文本 Tokenizer 库，支持类似 HuggingFace transformers 中 BertTokenizer 的词语切分和标记化；BertTokenizerfrom_pretrainedbert_model我们检查一下，看预训练模型都认识哪些字这里我们随意选取从 2000 到 2005 位置上的。