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BERTweet

PyTorch TensorFlow Flax

概述

BERTweet 模型在 BERTweet: A pre-trained language model for English Tweets 这篇论文中被提出，作者是 Dat Quoc Nguyen, Thanh Vu, Anh Tuan Nguyen。

该论文的摘要如下：

我们提出了 BERTweet，这是首个公开的大规模预训练英语推文语言模型。我们的 BERTweet 具有与 BERT-base (Devlin et al., 2019) 相同的架构，使用 RoBERTa 预训练程序 (Liu et al., 2019) 进行训练。实验表明，BERTweet 优于强大的基线模型 RoBERTa-base 和 XLM-R-base (Conneau et al., 2020)，在三个推文 NLP 任务（词性标注、命名实体识别和文本分类）上产生了比以前最先进的模型更好的性能结果。

此模型由 dqnguyen 贡献。 原始代码可以在这里找到。

使用示例

>>> import torch
>>> from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

>>> bertweet = AutoModel.from_pretrained("vinai/bertweet-base")

>>> # For transformers v4.x+:
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("vinai/bertweet-base", use_fast=False)

>>> # For transformers v3.x:
>>> # tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("vinai/bertweet-base")

>>> # INPUT TWEET IS ALREADY NORMALIZED!
>>> line = "SC has first two presumptive cases of coronavirus , DHEC confirms HTTPURL via @USER :cry:"

>>> input_ids = torch.tensor([tokenizer.encode(line)])

>>> with torch.no_grad():
...     features = bertweet(input_ids)  # Models outputs are now tuples

>>> # With TensorFlow 2.0+:
>>> # from transformers import TFAutoModel
>>> # bertweet = TFAutoModel.from_pretrained("vinai/bertweet-base")

此实现与 BERT 相同，只是分词方法不同。有关 API 参考信息，请参阅 BERT 文档。

BertweetTokenizer

class transformers.BertweetTokenizer

< >

( vocab_file merges_file normalization = False 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) — 词汇表文件的路径。
  • merges_file (str) — merges 文件的路径。
  • normalization (bool, 可选, 默认为 False) — 是否应用归一化预处理。
  • bos_token (str, 可选, 默认为 "<s>") — 预训练期间使用的序列开始标记。可以用作序列分类器标记。

    当使用特殊标记构建序列时，这不是用于序列开始的标记。使用的标记是 cls_token。
  • eos_token (str, 可选, 默认为 "</s>") — 序列结束标记。

    当使用特殊标记构建序列时，这不是用于序列结束的标记。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序列时，例如用于序列分类的两个序列，或用于问答的文本和问题。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（对整个序列而不是每个标记进行分类）。当使用特殊标记构建时，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，而是设置为此标记。
  • 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。
  • mask_token (str, 可选, 默认为 "<mask>") — 用于掩码值的标记。这是在使用掩码语言建模训练此模型时使用的标记。这是模型将尝试预测的标记。

构建 BERTweet tokenizer，使用字节对编码（Byte-Pair-Encoding）。

此 tokenizer 继承自 PreTrainedTokenizer，其中包含大多数主要方法。用户应参考此超类以获取有关这些方法的更多信息。

add_from_file

< >

( f )

从文本文件加载预先存在的字典，并将其符号添加到此实例中。

build_inputs_with_special_tokens

< >

( token_ids_0: typing.List[int] token_ids_1: typing.Optional[typing.List[int]] = None ) → List[int]

参数

  • token_ids_0 (List[int]) — 将添加特殊标记的 ID 列表。
  • token_ids_1 (List[int], 可选) — 序列对的可选第二个 ID 列表。

返回值

List[int]

带有适当特殊标记的 输入 ID 列表。

通过连接和添加特殊标记，从序列或序列对构建模型输入，用于序列分类任务。 BERTweet 序列具有以下格式

  • 单序列： <s> X </s>
  • 序列对： <s> A </s></s> B </s>

convert_tokens_to_string

< >

( tokens )

将标记（字符串）序列转换为单个字符串。

create_token_type_ids_from_sequences

< >

( token_ids_0: typing.List[int] token_ids_1: typing.Optional[typing.List[int]] = None ) → List[int]

参数

  • token_ids_0 (List[int]) — ID 列表。
  • token_ids_1 (List[int], 可选) — 序列对的可选第二个 ID 列表。

返回值

List[int]

零列表。

从传递的两个序列创建掩码，以用于序列对分类任务。 BERTweet 不使用 token type id，因此返回零列表。

get_special_tokens_mask

< >

( token_ids_0: typing.List[int] token_ids_1: typing.Optional[typing.List[int]] = None already_has_special_tokens: bool = False ) → List[int]

参数

  • token_ids_0 (List[int]) — ID 列表。
  • token_ids_1 (List[int], 可选) — 序列对的可选第二个 ID 列表。
  • already_has_special_tokens (bool, 可选, 默认为 False) — 标记列表是否已使用模型的特殊标记进行格式化。

返回值

List[int]

范围 [0, 1] 中的整数列表：1 表示特殊标记，0 表示序列标记。

从没有添加特殊标记的标记列表中检索序列 ID。当使用 tokenizer prepare_for_model 方法添加特殊标记时，将调用此方法。

normalizeToken

< >

( token )

规范化 Tweet 中的标记

normalizeTweet

< >

( 推文 )

规范化原始推文

< > 在 GitHub 上更新

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