WordPieceTokenizer
WordPieceTokenizer 类
keras_hub.tokenizers.WordPieceTokenizer(
vocabulary=None,
sequence_length=None,
lowercase=False,
strip_accents=False,
split=True,
split_on_cjk=True,
suffix_indicator="##",
oov_token="[UNK]",
special_tokens=None,
special_tokens_in_strings=False,
dtype="int32",
**kwargs
)
一个 WordPiece 分词器层。
此层提供了 BERT 和其他模型使用的 WordPiece 算法的高效图内实现。
为了使此层在开箱即用时更加实用，该层将预先对输入进行分词，这将可选地将输入小写化、去除重音符号并在空格和标点符号处拆分输入。这些预分词步骤中的每一个都是不可逆的。detokenize 方法将用空格连接单词，并且不会完全反转 tokenize。
如果需要更自定义的预分词步骤，可以通过传递 lowercase=False、strip_accents=False 和 split=False 来配置层以仅应用严格的 WordPiece 算法。在这种情况下，输入应该是预先拆分的字符串张量或不规则张量。
分词器输出可以填充和截断，使用 sequence_length 参数，也可以不截断。确切的输出将取决于输入张量的秩。
如果输入是一批字符串（秩 > 0）：默认情况下，该层将输出一个 tf.RaggedTensor，其中输出的最后一个维度是不规则的。如果设置了 sequence_length，则该层将输出一个密集的 tf.Tensor，其中所有输入都已填充或截断为 sequence_length。
如果输入是标量字符串（秩 == 0）：默认情况下，该层将输出一个密集的 tf.Tensor，其静态形状为 [None]。如果设置了 sequence_length，则输出将是一个密集的 tf.Tensor，其形状为 [sequence_length]。
输出数据类型可以通过 dtype 参数控制，该参数应为整数或字符串类型。
参数
- vocabulary：字符串列表或字符串文件名路径。如果传递列表，则列表的每个元素都应为单个 WordPiece 词元字符串。如果传递文件名，则文件应为纯文本文件，每行包含一个 WordPiece 词元。
- sequence_length：int。如果设置，则输出将转换为密集张量并填充/修剪，以便所有输出都为 sequence_length。
- lowercase：bool。如果为
True，则输入文本将在分词之前转换为小写。默认为False。 - strip_accents：bool。如果为
True，则在分词之前将从文本中删除所有重音符号。默认为False。 - split：bool。如果为
True，则输入将在空格和标点符号处拆分，并且所有标点符号都将保留为词元。如果为False，则应在调用分词器之前拆分（“预分词”）输入，并将其作为完整单词的密集或不规则张量传递。默认为True。 - split_on_cjk：bool。如果为 True，则输入将在 CJK 字符（即中日韩和越南语字符 (https://en.wikipedia.org/wiki/CJK_Unified_Ideographs_(Unicode_block))）处拆分。请注意，这仅在
split为 True 时适用。默认为True。 - suffix_indicator：str。附加到 WordPiece 前面的字符，表示它是另一个子词的后缀。例如“##ing”。默认为
"##"。 - oov_token：str。用于替换未知词元的字符串值。它必须包含在词汇表中。默认为
"[UNK]"。 - special_tokens_in_strings：bool。一个布尔值，指示分词器是否应该在输入字符串中期望特殊词元，这些词元应该被正确分词并映射到其 ID。默认为 False。
参考文献
示例
不规则输出。
>>> vocab = ["[UNK]", "the", "qu", "##ick", "br", "##own", "fox", "."]
>>> inputs = "The quick brown fox."
>>> tokenizer = keras_hub.tokenizers.WordPieceTokenizer(
... vocabulary=vocab,
... lowercase=True,
... )
>>> outputs = tokenizer(inputs)
>>> np.array(outputs)
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], dtype=int32)
密集输出。
>>> vocab = ["[UNK]", "the", "qu", "##ick", "br", "##own", "fox", "."]
>>> inputs = ["The quick brown fox."]
>>> tokenizer = keras_hub.tokenizers.WordPieceTokenizer(
... vocabulary=vocab,
... sequence_length=10,
... lowercase=True,
... )
>>> outputs = tokenizer(inputs)
>>> np.array(outputs)
array([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 0, 0, 0]], dtype=int32)
字符串输出。
>>> vocab = ["[UNK]", "the", "qu", "##ick", "br", "##own", "fox", "."]
>>> inputs = "The quick brown fox."
>>> tokenizer = keras_hub.tokenizers.WordPieceTokenizer(
... vocabulary=vocab,
... lowercase=True,
... dtype="string",
... )
>>> tokenizer(inputs)
['the', 'qu', '##ick', 'br', '##own', 'fox', '.']
去分词。
>>> vocab = ["[UNK]", "the", "qu", "##ick", "br", "##own", "fox", "."]
>>> inputs = "The quick brown fox."
>>> tokenizer = keras_hub.tokenizers.WordPieceTokenizer(
... vocabulary=vocab,
... lowercase=True,
... )
>>> tokenizer.detokenize(tokenizer.tokenize(inputs))
'the quick brown fox .'
自定义拆分。
>>> vocab = ["[UNK]", "the", "qu", "##ick", "br", "##own", "fox", "."]
>>> inputs = "The$quick$brown$fox"
>>> tokenizer = keras_hub.tokenizers.WordPieceTokenizer(
... vocabulary=vocab,
... split=False,
... lowercase=True,
... dtype='string',
... )
>>> split_inputs = tf.strings.split(inputs, sep="$")
>>> tokenizer(split_inputs)
['the', 'qu', '##ick', 'br', '##own', 'fox']
tokenize 方法
WordPieceTokenizer.tokenize(inputs)
将输入字符串张量转换为输出词元。
参数
- inputs：输入张量，或输入张量的字典/列表/元组。
- *args：其他位置参数。
- **kwargs：其他关键字参数。
detokenize 方法
WordPieceTokenizer.detokenize(inputs)
将词元转换回字符串。
参数
- inputs：输入张量，或输入张量的字典/列表/元组。
- *args：其他位置参数。
- **kwargs：其他关键字参数。
get_vocabulary 方法
WordPieceTokenizer.get_vocabulary()
将分词器词汇表作为字符串词元列表获取。
vocabulary_size 方法
WordPieceTokenizer.vocabulary_size()
获取分词器词汇表的整数大小。
token_to_id 方法
WordPieceTokenizer.token_to_id(token)
将字符串词元转换为整数 ID。
id_to_token 方法
WordPieceTokenizer.id_to_token(id)
将整数 ID 转换为字符串词元。