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BARThez
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BARThez
概述
BARThez 模型由 Moussa Kamal Eddine、Antoine J.-P. Tixier、Michalis Vazirgiannis 在 2020 年 10 月 23 日发表的论文 BARThez: a Skilled Pretrained French Sequence-to-Sequence Model 中提出。
论文摘要：
自监督学习驱动的归纳式迁移学习已经席卷了整个自然语言处理（NLP）领域，像 BERT 和 BART 这样的模型在无数自然语言理解任务上创造了新的技术水平。尽管有一些显著的例外，但现有的大多数模型和研究都是针对英语的。在这项工作中，我们介绍了 BARThez，这是（据我们所知）第一个针对法语的 BART 模型。BARThez 是在一个非常大的法语单语语料库上预训练的，该语料库来自我们调整过的以往研究，以适应 BART 的扰动方案。与现有的基于 BERT 的法语模型（如 CamemBERT 和 FlauBERT）不同，BARThez 特别适合生成式任务，因为它不仅编码器，而且解码器也都经过了预训练。除了 FLUE 基准测试中的判别性任务外，我们还在一个新的摘要数据集 OrangeSum 上评估了 BARThez，这个数据集是我们随本文一同发布的。我们还继续在一个已经预训练过的多语言 BART 上使用 BARThez 的语料库进行预训练，结果表明，由此产生的模型（我们称之为 mBARTHez）相比原始的 BARThez 有显著提升，并且与 CamemBERT 和 FlauBERT 相当或更优。
该模型由 moussakam 贡献。作者的代码可以在这里找到。
BARThez 的实现与 BART 相同，除了分词部分。有关配置类及其参数的信息，请参阅 BART 文档。BARThez 特定的分词器文档如下。
资源
- BARThez 可以在序列到序列任务上进行微调，方式与 BART 类似，请查看：examples/pytorch/summarization/。
BarthezTokenizer
class transformers.BarthezTokenizer
< 来源 >( vocab_file bos_token = '<s>' eos_token = '</s>' sep_token = '</s>' cls_token = '<s>' unk_token = '<unk>' pad_token = '<pad>' mask_token = '<mask>' sp_model_kwargs: typing.Optional[dict[str, typing.Any]] = None **kwargs )
参数
- vocab_file (
str) — SentencePiece 文件（通常扩展名为 .spm），其中包含实例化分词器所需的词汇表。 - bos_token (
str, 可选, 默认为"<s>") — 在预训练期间使用的序列开始标记。可用作序列分类器标记。使用特殊标记构建序列时，这不是用于序列开头的标记。使用的标记是
cls_token。 - eos_token (
str, 可选, 默认为"</s>") — 序列结束标记。使用特殊标记构建序列时，这不是用于序列结尾的标记。使用的标记是
sep_token。 - sep_token (
str, 可选, 默认为"</s>") — 分隔符标记，用于从多个序列构建一个序列，例如用于序列分类的两个序列，或用于问答任务的文本和问题。它也用作使用特殊标记构建的序列的最后一个标记。 - cls_token (
str, 可选, 默认为"<s>") — 分类器标记，用于进行序列分类（对整个序列进行分类，而不是逐个标记分类）。当使用特殊标记构建序列时，它是序列的第一个标记。 - unk_token (
str, 可选, 默认为"<unk>") — 未知标记。不在词汇表中的标记无法转换为 ID，将被设置为此标记。 - pad_token (
str, 可选, 默认为"<pad>") — 用于填充的标记，例如在批处理不同长度的序列时使用。 - mask_token (
str, 可选, 默认为"<mask>") — 用于掩盖值的标记。在使用掩码语言建模训练此模型时使用此标记。模型将尝试预测此标记。 - sp_model_kwargs (
dict, 可选) — 将传递给SentencePieceProcessor.__init__()方法。SentencePiece 的 Python 包装器 可用于设置以下内容等：-
enable_sampling：启用子词正则化。 -
nbest_size：unigram 的采样参数。对 BPE-Dropout 无效。nbest_size = {0,1}：不执行采样。nbest_size > 1：从 nbest_size 个结果中采样。nbest_size < 0：假设 nbest_size 是无限的，并使用前向过滤和后向采样算法从所有假设（格）中采样。
-
alpha：unigram 采样的平滑参数，以及 BPE-dropout 合并操作的丢弃概率。
-
- sp_model (
SentencePieceProcessor) — 用于每次转换（字符串、标记和 ID）的 SentencePiece 处理器。
改编自 CamembertTokenizer 和 BartTokenizer。构建一个 BARThez 分词器。基于 SentencePiece。
此分词器继承自 PreTrainedTokenizer，其中包含大部分主要方法。用户应参考此超类以获取有关这些方法的更多信息。
build_inputs_with_special_tokens
< 来源 >( token_ids_0: list token_ids_1: typing.Optional[list[int]] = None ) → list[int]
通过连接和添加特殊标记，从一个序列或一对序列为序列分类任务构建模型输入。BARThez 序列具有以下格式：
- 单个序列：
<s> X </s> - 序列对：
<s> A </s></s> B </s>
将标记序列（字符串）转换为单个字符串。
create_token_type_ids_from_sequences
< 来源 >( token_ids_0: list token_ids_1: typing.Optional[list[int]] = None ) → list[int]
从传入的两个序列创建一个掩码，用于序列对分类任务。
get_special_tokens_mask
< 来源 >( token_ids_0: list token_ids_1: typing.Optional[list[int]] = None already_has_special_tokens: bool = False ) → list[int]
从没有添加特殊标记的标记列表中检索序列ID。此方法在使用分词器prepare_for_model方法添加特殊标记时调用。
BarthezTokenizerFast
class transformers.BarthezTokenizerFast
< 来源 >( vocab_file = None tokenizer_file = None bos_token = '<s>' eos_token = '</s>' sep_token = '</s>' cls_token = '<s>' unk_token = '<unk>' pad_token = '<pad>' mask_token = '<mask>' **kwargs )
参数
- vocab_file (
str) — SentencePiece 文件（通常扩展名为 .spm），其中包含实例化分词器所需的词汇表。 - bos_token (
str, 可选, 默认为"<s>") — 在预训练期间使用的序列开始标记。可用作序列分类器标记。使用特殊标记构建序列时，这不是用于序列开头的标记。使用的标记是
cls_token。 - eos_token (
str, 可选, 默认为"</s>") — 序列结束标记。使用特殊标记构建序列时，这不是用于序列结尾的标记。使用的标记是
sep_token。 - sep_token (
str, 可选, 默认为"</s>") — 分隔符标记，用于从多个序列构建一个序列时，例如，在序列分类任务中的两个序列，或在问答任务中的文本和问题。它也用作带有特殊标记构建的序列的最后一个标记。 - cls_token (
str, 可选, 默认为"<s>") — 分类符标记，用于进行序列分类（对整个序列进行分类，而不是按标记进行分类）。当使用特殊标记构建序列时，它是序列的第一个标记。 - unk_token (
str, 可选, 默认为"<unk>") — 未知标记。词汇表中不存在的标记无法转换为 ID，将被设置为此标记。 - pad_token (
str, 可选, 默认为"<pad>") — 用于填充的标记，例如在批处理不同长度的序列时使用。 - mask_token (
str, 可选, 默认为"<mask>") — 用于掩盖值的标记。在使用掩码语言建模训练此模型时使用此标记。这是模型将尝试预测的标记。 - additional_special_tokens (
list[str], 可选, 默认为["<s>NOTUSED", "</s>NOTUSED"]) — 分词器使用的附加特殊标记。
改编自 CamembertTokenizer 和 BartTokenizer。构建一个“快速”的 BARThez 分词器。基于 SentencePiece。
此分词器继承自 PreTrainedTokenizerFast，其中包含大部分主要方法。用户应参考此超类以获取有关这些方法的更多信息。
build_inputs_with_special_tokens
< 源代码 >( token_ids_0: list token_ids_1: typing.Optional[list[int]] = None ) → list[int]
通过连接和添加特殊标记，从一个序列或一对序列为序列分类任务构建模型输入。BARThez 序列具有以下格式：
- 单个序列：
<s> X </s> - 序列对：
<s> A </s></s> B </s>
create_token_type_ids_from_sequences
< 源代码 >( token_ids_0: list token_ids_1: typing.Optional[list[int]] = None ) → list[int]
从传入的两个序列创建一个掩码，用于序列对分类任务。