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AlbertTokenizer

[來源]

AlbertTokenizer 類別

keras_hub.tokenizers.AlbertTokenizer(proto, **kwargs)

基於 SentencePiece 的 ALBERT 分詞器層。

此分詞器類別會將原始字串分詞為整數序列，並且基於 keras_hub.tokenizers.SentencePieceTokenizer。與底層分詞器不同，它會檢查 ALBERT 模型所需的所有特殊符號，並提供 from_preset() 方法來自動下載符合 ALBERT 預設模型的詞彙表。

如果輸入是一批字串（rank > 0），則此層將輸出一個 tf.RaggedTensor，其中輸出的最後一個維度是不規則的。

如果輸入是純量字串（rank == 0），則此層將輸出一個具有靜態形狀 [None] 的密集 tf.Tensor。

參數

  • proto：SentencePiece proto 檔案的 string 路徑，或包含序列化 SentencePiece proto 的 bytes 物件。有關格式的更多詳細資訊，請參閱 SentencePiece 儲存庫。

範例

# Unbatched input.
tokenizer = keras_hub.models.AlbertTokenizer.from_preset(
    "albert_base_en_uncased",
)
tokenizer("The quick brown fox jumped.")

# Batched input.
tokenizer(["The quick brown fox jumped.", "The fox slept."])

# Detokenization.
tokenizer.detokenize(tokenizer("The quick brown fox jumped."))

# Custom vocabulary.
bytes_io = io.BytesIO()
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(["The quick brown fox jumped."])
sentencepiece.SentencePieceTrainer.train(
    sentence_iterator=ds.as_numpy_iterator(),
    model_writer=bytes_io,
    vocab_size=10,
    model_type="WORD",
    pad_id=0,
    unk_id=1,
    bos_id=2,
    eos_id=3,
    pad_piece="<pad>",
    unk_piece="<unk>",
    bos_piece="[CLS]",
    eos_piece="[SEP]",
    user_defined_symbols="[MASK]",
)
tokenizer = keras_hub.models.AlbertTokenizer(
    proto=bytes_io.getvalue(),
)
tokenizer("The quick brown fox jumped.")

[來源]

from_preset 方法

AlbertTokenizer.from_preset(preset, config_file="tokenizer.json", **kwargs)

從模型預設模型實例化 keras_hub.models.Tokenizer。

預設模型是一個包含配置、權重和其他檔案資產的目錄，用於儲存和載入預訓練模型。 preset 可以作為以下其中一種傳遞：

  1. 內建預設模型識別符，例如 'bert_base_en'
  2. Kaggle Models 句柄，例如 'kaggle://user/bert/keras/bert_base_en'
  3. Hugging Face 句柄，例如 'hf://user/bert_base_en'
  4. 本機預設模型目錄的路徑，例如 './bert_base_en'

對於任何 Tokenizer 子類別，您可以執行 cls.presets.keys() 以列出該類別上所有可用的內建預設模型。

此建構子可以透過兩種方式之一呼叫。可以從基底類別呼叫，例如 keras_hub.models.Tokenizer.from_preset()，也可以從模型類別呼叫，例如 keras_hub.models.GemmaTokenizer.from_preset()。如果從基底類別呼叫，則傳回物件的子類別將從預設模型目錄中的配置推斷出來。

參數

  • preset：字串。內建預設模型識別符、Kaggle Models 句柄、Hugging Face 句柄或本機目錄的路徑。
  • load_weights：布林值。如果為 True，權重將載入到模型架構中。如果為 False，權重將隨機初始化。

範例

# Load a preset tokenizer.
tokenizer = keras_hub.tokenizer.Tokenizer.from_preset("bert_base_en")

# Tokenize some input.
tokenizer("The quick brown fox tripped.")

# Detokenize some input.
tokenizer.detokenize([5, 6, 7, 8, 9])
預設模型 參數 描述
albert_base_en_uncased 11.68M 12 層 ALBERT 模型，其中所有輸入均為小寫。在英文維基百科 + BooksCorpus 上訓練。
albert_large_en_uncased 17.68M 24 層 ALBERT 模型，其中所有輸入均為小寫。在英文維基百科 + BooksCorpus 上訓練。
albert_extra_large_en_uncased 58.72M 24 層 ALBERT 模型，其中所有輸入均為小寫。在英文維基百科 + BooksCorpus 上訓練。
albert_extra_extra_large_en_uncased 222.60M 12 層 ALBERT 模型，其中所有輸入均為小寫。在英文維基百科 + BooksCorpus 上訓練。
AlbertTokenizer
AlbertTokenizer 類別
from_preset 方法