基于Python的自然语言处理系列（34）：Huggingface 自定义分词器与数据集

        在自然语言处理 (NLP) 中，分词是将原始文本转换为模型可处理的数字形式的关键步骤。无论是情感分析、文本生成，还是问答系统，分词都决定了模型如何理解输入数据。Huggingface 的 transformers 库提供了多种强大的分词工具，使我们可以灵活地加载、保存和使用预训练模型的分词器。本篇文章将深入探讨 Huggingface 的分词器工作机制，包括基于词、字符和子词的分词方法。同时，我们将介绍如何处理长序列、多序列、以及使用填充 (padding) 和注意力掩码 (attention mask) 进行批处理。

1. 使用 AutoModel 和 AutoTokenizer

        Huggingface 的 AutoModel 和 AutoTokenizer 是两个非常实用的工具。AutoModel 可以自动检测检查点的架构，并加载相应的模型；而 AutoTokenizer 可以根据模型的需求自动加载和配置分词器。这使得我们在不同任务之间切换时更加灵活。

创建 Transformer 模型

        我们可以使用预训练的 BERT 模型，并通过 Huggingface 提供的 from_pretrained() 方法轻松加载模型：

from transformers import BertModel

model = BertModel.from_pretrained("bert-base-cased")
print(model)

        通过上述代码，模型会自动从 Huggingface Hub 下载，并缓存在本地，避免重复下载。

2. 分词器的工作机制

        模型只能处理数字形式的输入，分词器负责将原始文本转换为这种输入。我们可以根据不同任务选择不同的分词策略，例如基于词的分词、基于字符的分词，以及结合两者优点的子词分词。

基于词的分词

        基于词的分词是最简单的方法，直接将句子拆分为单词：

tokenized_text = "Chaky is a deep learning guy".split()
print(tokenized_text)

基于字符的分词

        字符级分词适用于处理复杂语言，如中文，每个字符都包含丰富的语义信息：

list("Chaky is a deep learning guy")

子词分词

        子词分词在保证语义完整性的同时减少了词汇表的大小，例如将 "tokenization" 分为 "token" 和 "ization"：

from transformers import BertTokenizer

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased")
tokens = tokenizer.tokenize("Using a Transformer network is simple")
print(tokens)

3. 分词器的加载与保存

        分词器的加载与模型的加载类似，可以使用 from_pretrained() 方法进行加载，也可以使用 save_pretrained() 方法保存到本地：

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased")
tokenizer.save_pretrained("tokenizer_weights")

4. 处理多序列和长序列

        当我们需要处理多条输入序列时，分词器可以自动进行填充和截断操作，以确保输入的形状一致。

使用填充处理多序列

        我们可以使用 padding 参数让所有序列对齐：

sequences = ["I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.", "So have I!"]
tokens = tokenizer(sequences, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
print(tokens)

使用注意力掩码

        在填充后，注意力掩码用于告诉模型忽略填充的部分：

batched_ids = [
    [200, 200, 200],
    [200, 200, tokenizer.pad_token_id],
]
attention_mask = [
    [1, 1, 1],
    [1, 1, 0],
]
outputs = model(torch.tensor(batched_ids), attention_mask=torch.tensor(attention_mask))
print(outputs.logits)

5. 特殊 Token 的使用

        某些模型需要在输入开头和结尾添加特殊标记，如 [CLS] 和 [SEP]：

sequence = "I've been waiting for a HuggingFace course my whole life."
model_inputs = tokenizer(sequence)
print(model_inputs["input_ids"])
print(tokenizer.decode(model_inputs["input_ids"]))

6. 将所有步骤整合在一起

        最后，我们将所有的分词步骤整合在一起，处理多条序列并进行推理：

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

checkpoint = "distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint)

sequences = ["I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.", "So have I!"]
tokens = tokenizer(sequences, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
output = model(**tokens)
print(output)

结语

        在本篇文章中，我们详细介绍了 Huggingface 的分词器工作机制，并展示了如何加载、保存和使用分词器来处理多序列和长序列数据。我们还探讨了注意力掩码在批处理中的重要性。理解这些概念和技术将帮助你在实际项目中更高效地处理文本数据。

        在接下来的文章中，我们将深入探讨 Transformer 模型的微调 (Finetuning)。你将学习如何在特定任务上微调预训练模型，以进一步提升其性能。敬请期待《基于Python的自然语言处理系列（35）：微调》！

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