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  • 文本处理方式方法


    概述

    从今天开始,我们将开启一段自然语言处理的流程,自然语言可以让来处理、理解以及运用人类的语言,实现机器语言和人类语言之间的沟通桥梁。

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    文本处理

    我们正在进行文本处理的时候,经常会用到文本长度不一致的情况,遇到奇奇怪怪的符号问题,这时候,我们就需要特殊字符来帮助我们解决这些问题。

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    < P A D > <PAD>可以帮助我们填充句子长度不同的部分,在我们的NLP训练过程中,我们会将输入按Batch输入,但是这些Batch必须拥有相同的长度。

    < U N K > <UNK>: ,可以帮助我们替换词汇表中不存在的字符,例如一些低频词或者低频字。或者特殊符号。
    < G O > <GO>:会放在句子的开头,用于告诉模型这是句子输入的开始,即第一个时间步长的输入。
    < E O S > <EOS>
    会放在句子的结尾,用于告诉模型这是句子的输入结束。
    在这里插入图片描述
    在Bert等预训练模型的词汇表中,有 [ P A D ] , [ C L S ] , [ S E P ] , [ M A S K ] , [ U N K ] [PAD],[CLS],[SEP],[MASK],[UNK] [PAD],[CLS],[SEP],[MASK],[UNK]这样几种token,它们代表的具体含义如下:
    【PAD]: 要将句子处理为特定长度,就要将句子前或后补充[PAD]
    [CLS]:这个标志放在句子的首位,表示句子的开始。
    【SEP】:这个标志用于分开两个输入句子,例如输入句子A和B,后面增加[SEP]标志。
    【MASK]:这个标志用于遮盖句子中的一些单词。
    【UNK}:词典中没有词被标记为[UNK]

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/kuxingseng123/article/details/128138393
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