compute_word_piece_vocabulary 函数
compute_word_piece_vocabulary 函数
keras_hub.tokenizers.compute_word_piece_vocabulary(
data,
vocabulary_size,
vocabulary_output_file=None,
lowercase=False,
strip_accents=False,
split=True,
split_on_cjk=True,
suffix_indicator="##",
reserved_tokens=["[PAD]", "[CLS]", "[SEP]", "[UNK]", "[MASK]"],
)
用于训练 WordPiece 词汇表的实用程序。
从输入数据集或文件名列表训练 WordPiece 词汇表。
对于自定义数据加载和预分词 (split=False)，输入 data 应为 tf.data.Dataset。如果 data 是文件名列表，则文件格式必须为纯文本文件，并且文本将在训练期间逐行读取。
参数
- data:
tf.data.Dataset或文件名列表。 - vocabulary_size: int。要训练的词汇表的最大大小。
- vocabulary_output_file: str。写入词汇表文件的位置。默认为
None。 - lowercase: bool。如果
True，则在分词之前将输入文本转换为小写。默认为False。 - strip_accents: bool。如果
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
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作为标记保留。如果False，则在调用分词器之前应拆分输入（“预分词”），并将其作为完整单词的密集或参差不齐的张量传递。当data为文件名列表时，split必须为True。默认为True。 - split_on_cjk: bool。如果
True，则输入将在 CJK 字符（即中文、日文、韩文和越南文字符 (https://en.wikipedia.org/wiki/CJK_Unified_Ideographs_(Unicode_block))）上拆分。请注意，这仅在split为True时适用。默认为True。 - suffix_indicator: str。预先添加到 WordPiece 的字符，表示它是另一个子词的后缀。例如
"##ing"。默认为"##"。 - reserved_tokens: 字符串列表。必须包含在词汇表中的标记列表。
返回值
返回词汇表项列表。
示例
基本用法（来自数据集）。
>>> inputs = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(["bat sat pat mat rat"])
>>> vocab = compute_word_piece_vocabulary(inputs, 13)
>>> vocab
['[PAD]', '[CLS]', '[SEP]', '[UNK]', '[MASK]', 'a', 'b', 'm', 'p', 'r', 's', 't', '##at']
>>> tokenizer = keras_hub.tokenizers.WordPieceTokenizer(vocabulary=vocab, oov_token="[UNK]")
>>> outputs = inputs.map(tokenizer.tokenize)
>>> for x in outputs:
... print(x)
tf.Tensor([ 6 12 10 12 8 12 7 12 9 12], shape=(10,), dtype=int32)
基本用法（来自文件名）。
with open("test.txt", "w+") as f:
f.write("bat sat pat mat rat\n")
inputs = ["test.txt"]
vocab = keras_hub.tokenizers.compute_word_piece_vocabulary(inputs, 13)
自定义拆分用法（来自数据集）。
>>> def normalize_and_split(x):
... "Strip punctuation and split on whitespace."
... x = tf.strings.regex_replace(x, r"\p{P}", "")
... return tf.strings.split(x)
>>> inputs = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(["bat sat: pat mat rat.\n"])
>>> split_inputs = inputs.map(normalize_and_split)
>>> vocab = compute_word_piece_vocabulary(
... split_inputs, 13, split=False,
... )
>>> vocab
['[PAD]', '[CLS]', '[SEP]', '[UNK]', '[MASK]', 'a', 'b', 'm', 'p', 'r', 's', 't', '##at']
>>> tokenizer = keras_hub.tokenizers.WordPieceTokenizer(vocabulary=vocab)
>>> inputs.map(tokenizer.tokenize)
自定义拆分用法（来自文件名）。
def normalize_and_split(x):
"Strip punctuation and split on whitespace."
x = tf.strings.regex_replace(x, r"\p{P}", "")
return tf.strings.split(x)
with open("test.txt", "w+") as f:
f.write("bat sat: pat mat rat.\n")
inputs = tf.data.TextLineDataset(["test.txt"])
split_inputs = inputs.map(normalize_and_split)
vocab = keras_hub.tokenizers.compute_word_piece_vocabulary(
split_inputs, 13, split=False
)
tokenizer = keras_hub.tokenizers.WordPieceTokenizer(vocabulary=vocab)
inputs.map(tokenizer.tokenize)