【NLP251】BertTokenizer 的全部 API 及 使用案例
BertTokenizer 是 Hugging Face 的 transformers 库中用于处理 BERT 模型输入的分词器类。它基于 WordPiece 分词算法，能够将文本分割成词汇单元（tokens），并将其转换为 BERT 模型可以理解的格式。BertTokenizer 是 BERT 模型的核心工具之一，广泛用于自然语言处理任务。 以下是关于 BertTokenizer 的详细介绍，包括其功能、使用方法和一些高级特性。
功能概述
BertTokenizer 的主要功能包括：
-
分词（Tokenization）：将输入文本分割成词汇单元（tokens）。
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编码（Encoding）：将分词结果转换为 Token ID。
-
解码（Decoding）：将 Token ID 转换回文本。
-
处理特殊标记：自动处理
[CLS]、[SEP]、[PAD]等特殊标记。 -
生成模型输入：将文本转换为适合 BERT 模型的输入格式（包括
input_ids和attention_mask）。
1. 初始化 BertTokenizer
BertTokenizer 可以通过以下两种方式初始化：
1.1 加载预训练模型的分词器：
from transformers import BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese") # 使用预训练模型-
from_pretrained方法会自动下载并加载指定预训练模型的分词器配置和词汇表文件。 -
常见的预训练模型包括
bert-base-uncased、bert-base-cased、bert-base-chinese等。
1.2 加载本地词汇表文件：
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("path/to/vocab.txt") # 使用本地词汇表-
如果你有本地的词汇表文件（
vocab.txt），可以直接加载。
2. 分词与编码
2.1 分词
BertTokenizer 使用 WordPiece 分词算法，将输入文本分割成词汇单元。
text = "这是一个测试文本。"
tokens = tokenizer.tokenize(text)
print("分词结果:", tokens)分词结果示例
2.2 编码
将分词结果转换为 Token ID。
token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) # 将 Token 转换为 ID
print("Token ID:", token_ids) # 输出: [101, 102, 103, ...]编码结果示例
2.3 解码
将 Token ID 转换回文本。
decoded_text = tokenizer.decode(token_ids, skip_special_tokens=True)
print("解码结果:", decoded_text)skip_special_tokens 参数
-
如果设置为
True，解码时会忽略特殊标记（如[CLS]和[SEP]）。 -
如果设置为
False，解码结果会包含这些特殊标记。
解码结果示例
2.4 生成模型输入
inputs = tokenizer(
text,
max_length=60, # 指定最大长度
padding="max_length", # 填充到最大长度
truncation=True, # 截断超出部分
return_tensors="pt" # 返回 PyTorch 张量
)
print("Input IDs:", inputs["input_ids"]) # 输出: tensor([[101, 102, ...]])
print("Attention Mask:", inputs["attention_mask"]) # 输出: tensor([[1, 1, ...]])3. 参数解析
BertTokenizer 的 __call__ 方法支持多种参数，用于控制分词和编码的行为。
3.1 参数说明
-
max_length：指定序列的最大长度。 -
padding：是否填充序列。可选值为"max_length"或"longest"。 -
truncation：是否截断超出max_length的部分。 -
return_tensors：返回的数据类型。可选值为"pt"（PyTorch 张量）、"tf"（TensorFlow 张量）或"np"（NumPy 数组）。
4. 分词器与模型结合
预处理后的输入可以直接用于 BERT 模型的推理。
from transformers import BertModel
# 加载预训练的 BERT 模型
model = BertModel.from_pretrained("bert-base-chinese")
# 使用分词器生成的输入进行推理
outputs = model(**inputs)
# 输出结果
print("Last Hidden State Shape:", outputs.last_hidden_state.shape) # 输出: torch.Size([1, 60, 768])
print("Pooler Output Shape:", outputs.pooler_output.shape) # 输出: torch.Size([1, 768])5. 完整代码示例
以下是一个完整的示例，展示如何使用 BertTokenizer 和 BertModel 进行文本处理和推理。
from transformers import BertTokenizer, BertModel
# 初始化分词器和模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")
model = BertModel.from_pretrained("bert-base-chinese")
# 输入文本
text = "睡一觉醒睡不着咋搞的？"
# 生成模型输入
inputs = tokenizer(
text,
max_length=60,
padding="max_length",
truncation=True,
return_tensors="pt"
)
# 模型推理
outputs = model(**inputs)
# 输出结果
print("Input IDs:", inputs["input_ids"])
print("Attention Mask:", inputs["attention_mask"])
print("Last Hidden State Shape:", outputs.last_hidden_state.shape)
print("Pooler Output Shape:", outputs.pooler_output.shape)6. 特殊标记的处理
BERT 分词器会自动处理特殊标记（如 [CLS] 和 [SEP]），但也可以手动添加。
# 手动添加特殊标记
tokens = ["[CLS]"] + tokenizer.tokenize(text) + ["[SEP]"]
token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)7. 多文本处理
BertTokenizer 也支持批量处理多个文本。
texts = ["这是一个测试文本。", "另一个文本。"]
inputs = tokenizer(
texts,
max_length=60,
padding="max_length",
truncation=True,
return_tensors="pt"
)8. 获取隐藏层和注意力权重
如果需要获取模型的中间层输出（如隐藏层或注意力权重），可以在模型初始化时设置相关参数。
model = BertModel.from_pretrained("bert-base-chinese", output_hidden_states=True, output_attentions=True)
outputs = model(**inputs)
print("Hidden States:", outputs.hidden_states) # 每一层的隐藏层输出
print("Attentions:", outputs.attentions) # 每一层的注意力权重9. 使用预训练的下游任务模型
如果使用的是针对特定任务（如分类或命名实体识别）的预训练模型，可以直接加载对应的模型。
from transformers import BertForTokenClassification
# 加载预训练的命名实体识别模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03-english")
model = BertForTokenClassification.from_pretrained("dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03-english")