免费做网站报价/服务营销案例

目录

1、功能

2.参数解析

 3.使用示例

1.加载基础BERT分词器

2.编码文本（添加特殊标记）

3.处理本地模型文件 

注意事项

---

Hugging Face的BertTokenizer.from_pretrained方法是加载预训练BERT分词器的核心接口，支持多种配置和灵活使用。

1、功能

作用：从预训练模型或本地加载BERT分词器，支持自动下载、缓存以及配置

分词器类型：基于WordPiece算法，处理子词拆分（如将“huggingface”拆为[“hugging”，“face”]）

2.参数解析

参数名	类型	默认值	说明
pretrained_model_name_or_path	str 或 os.PathLike	必填	预训练模型名称（如bert-base-uncased）或本地路径
cache_dir	str	None	指定缓存目录（避免使用默认~/.cache/huggingface）
force_download	bool	False	强制重新下载模型，即使已缓存
local_files_only	bool	False	仅使用本地文件，避免网络请求

 3.使用示例

1.加载基础BERT分词器

from transformers import BertTokenizer# 加载不区分大小写的BERT分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")# 分词示例
text = "Hello, how are you?"
tokens = tokenizer.tokenize(text)  # ["hello", ",", "how", "are", "you", "?"]

2.编码文本（添加特殊标记）

# 转换为ID列表（自动添加[CLS]和[SEP]）
encoded_input = tokenizer.encode(text)  # 例如 [101, 7592, 2986, ..., 102]# 获取详细输出（attention_mask, token_type_ids）
encoded_dict = tokenizer.encode_plus(text,max_length=512,        # 控制最大长度truncation=True,       # 自动截断超长文本padding="max_length",  # 填充至max_lengthreturn_tensors="pt"    # 返回PyTorch张量
)

3.处理本地模型文件 

# 保存分词器到本地
tokenizer.save_pretrained("./my_tokenizer/")# 从本地加载
local_tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("./my_tokenizer/")

注意事项

• ​大小写敏感模型：如bert-base-cased会保留文本大小写，而uncased会统一转为小写。
• ​超长文本处理：BERT最大支持512个token，需通过max_length和truncation参数控制。
• ​特殊Token：自动添加[CLS]、[SEP]等标记，可通过add_special_tokens=False关闭。