做请帖网站,上海人才招聘哪个网站好,苏州高端网站,大庆加油app老版本Transformer 模型中常见的特殊符号 通过代码一起理解一下 Transformer 模型中常见的特殊符号#xff0c;
示例代码#xff0c;
special_tokens{unk_token: [UNK], sep_token: [SEP], pad_token: [PAD], cls_token: [CLS], mask_token: [MASK]}这段代码是定义了一个字典spec… Transformer 模型中常见的特殊符号 通过代码一起理解一下 Transformer 模型中常见的特殊符号
示例代码
special_tokens{unk_token: [UNK], sep_token: [SEP], pad_token: [PAD], cls_token: [CLS], mask_token: [MASK]}这段代码是定义了一个字典special_tokens,包含了以下几个关键字的token:
unk_token : 未知词token,用于替换不在词汇表中的单词。 sep_token: 分隔符token,用于分隔句子。 pad_token: 填充token,用于将序列padding到同一长度。 cls_token: 分类token,用于分类任务。 mask_token: 掩码token,用于掩码一些词语。 那么这些token的具体含义和作用是:
[UNK] 表示未登录词,也就是不在模型词汇表中的单词,会被替换成这个token。 [SEP] 用于分割句子,比如分隔两个句子。 [PAD] 是填充token,会用于把句子pad到相同长度。 [CLS] 是分类token,用于分类任务,会添加到句子开头,通过这个token的表示来进行分类。 [MASK] 是掩码token,用于掩码一些词,然后让模型预测被掩码的词。 这些都是 Transformer 模型中常见的特殊符号,在做NLP任务时需要加入这些特殊token,以表示一些特定的语义。
完结
