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offset_mapping 是什么

offset_mapping是 transformers 库中分词器（tokenizer）在进行分词操作时返回的一个重要信息，它用于建立原始文本中的字符位置和分词后标记（tokens）之间的映射关系。借助 offset_mapping，你能够知晓每个标记在原始文本中对应的字符起始和结束位置，这在很多自然语言处理任务（像问答系统、命名实体识别等）里非常关键。

具体解释

• offset_mapping 是一个元组列表：列表里的每个元组都代表一个标记在原始文本中的字符位置范围，元组的第一个元素是起始字符位置，第二个元素是结束字符位置。
• 特殊标记的映射：特殊标记（例如 [CLS]、[SEP]）的映射通常是 (0, 0)，这表明它们在原始文本里没有对应的字符。

示例代码

下面是一个简单的示例，用来展示如何使用 offset_mapping：

from transformers import AutoTokenizer# 加载分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')# 原始文本
text = "Hello, how are you?"# 进行分词并获取 offset_mapping
encoding = tokenizer.encode_plus(text,add_special_tokens=True,return_offsets_mapping=True
)# 打印 input_ids 和 offset_mapping
input_ids = encoding['input_ids']
offset_mapping = encoding['offset_mapping']print("Input IDs:", input_ids)
print("Offset Mapping:", offset_mapping)# 将 input_ids 转换回 tokens
tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids)# 打印每个 token 及其对应的 offset
for i in range(len(tokens)):token = tokens[i]start, end = offset_mapping[i]print(f"Token: {token}, Offset: ({start}, {end}), Text: {text[start:end]}")

代码解释

1. 加载分词器：使用 AutoTokenizer.from_pretrained 加载 bert-base-uncased 分词器。
2. 分词并获取 offset_mapping：调用 tokenizer.encode_plus 方法，设置 return_offsets_mapping=True 以获取 offset_mapping。
3. 打印结果：打印 input_ids、offset_mapping 以及每个标记对应的字符位置和文本。

示例输出

Input IDs: [101, 7592, 1010, 2129, 2024, 2017, 102]
Offset Mapping: [(0, 0), (0, 5), (5, 6), (7, 10), (11, 14), (15, 18), (0, 0)]
Token: [CLS], Offset: (0, 0), Text: 
Token: hello, Offset: (0, 5), Text: Hello
Token: ,, Offset: (5, 6), Text: ,
Token: how, Offset: (7, 10), Text: how
Token: are, Offset: (11, 14), Text: are
Token: you, Offset: (15, 18), Text: you
Token: [SEP], Offset: (0, 0), Text: 

从输出可以看出，offset_mapping 清晰地展示了每个标记在原始文本中的字符位置。特殊标记 [CLS] 和 [SEP] 的偏移量为 (0, 0)，这意味着它们在原始文本中没有对应的字符。而其他标记则对应着原始文本中的具体字符范围。