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XLMRobertaTokenizer

`XLMRobertaTokenizer` 类

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

使用 SentencePiece 子词分割的 XLM-RoBERTa 分词器。

此类分词器会将原始字符串转换为整数序列，并且基于 keras_hub.tokenizers.SentencePieceTokenizer。与底层分词器不同的是，它会检查 XLM-RoBERTa 模型所需的所有特殊标记，并提供一个 from_preset() 方法来自动下载匹配的 XLM-RoBERTa 预设模型词汇表。

注意：如果您提供自己的自定义 SentencePiece 模型，XLM-RoBERTa 的原始 fairseq 实现会重新映射一些来自底层 sentencepiece 输出的标记索引。为了保持兼容性，我们在此也进行相同的重新映射。

如果输入是一批字符串（秩 > 0），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。

如果输入是标量字符串（秩 == 0），该层将输出一个具有静态形状 [None] 的密集 tf.Tensor。

参数

proto：指向 SentencePiece proto 文件的 string 路径，或序列化的 SentencePiece proto 的 bytes 对象。有关格式的更多详细信息，请参阅 SentencePiece 仓库。

示例

tokenizer = keras_hub.models.XLMRobertaTokenizer.from_preset(
    "xlm_roberta_base_multi",
)

# Unbatched inputs.
tokenizer("the quick brown fox")

# Batched inputs.
tokenizer(["the quick brown fox", "الأرض كروية"])

# Detokenization.
tokenizer.detokenize(tokenizer("the quick brown fox"))

# Custom vocabulary
def train_sentencepiece(ds, vocab_size):
    bytes_io = io.BytesIO()
    sentencepiece.SentencePieceTrainer.train(
        sentence_iterator=ds.as_numpy_iterator(),
        model_writer=bytes_io,
        vocab_size=vocab_size,
        model_type="WORD",
        unk_id=0,
        bos_id=1,
        eos_id=2,
    )
    return bytes_io.getvalue()

ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
    ["the quick brown fox", "the earth is round"]
)
proto = train_sentencepiece(ds, vocab_size=10)
tokenizer = keras_hub.models.XLMRobertaTokenizer(proto=proto)

[源代码]

`from_preset` 方法

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

从模型预设实例化一个 keras_hub.models.Tokenizer。

预设是一个包含配置、权重和其他文件资产的目录，用于保存和加载预训练模型。preset 可以作为以下之一传递：

一个内置的预设标识符，如 'bert_base_en'
一个 Kaggle Models 句柄，如 'kaggle://user/bert/keras/bert_base_en'
一个 Hugging Face 句柄，如 'hf://user/bert_base_en'
一个本地预设目录的路径，如 './bert_base_en'

对于任何 Tokenizer 子类，您都可以运行 cls.presets.keys() 来列出该类上所有可用的内置预设。

此构造函数可以通过两种方式调用。一种是像 keras_hub.models.Tokenizer.from_preset() 那样从基类调用，另一种是像 keras_hub.models.GemmaTokenizer.from_preset() 那样从模型类调用。如果从基类调用，返回对象的子类将根据预设目录中的配置进行推断。

参数

preset：字符串。一个内置预设标识符、一个 Kaggle Models 句柄、一个 Hugging Face 句柄或一个本地目录的路径。
load_weights：布尔值。如果为 `True`，权重将被加载到模型架构中。如果为 `False`，权重将被随机初始化。

示例

# 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])

预设	参数	描述
xlm_roberta_base_multi	277.45M	12 层 XLM-RoBERTa 模型，大小写保持不变。在 100 种语言的 CommonCrawl 上训练。
xlm_roberta_large_multi	558.84M	24 层 XLM-RoBERTa 模型，大小写保持不变。在 100 种语言的 CommonCrawl 上训练。

XLMRobertaTokenizer

XLMRobertaTokenizer 类

from_preset 方法

XLMRobertaTokenizer

XLMRobertaTokenizer 类

from_preset 方法

`XLMRobertaTokenizer` 类

`from_preset` 方法