В этой статье блога мы рассмотрим различные способы добавления специальных токенов в токенизатор BERT. Специальные токены необходимы для таких задач, как классификация последовательностей, распознавание именованных объектов и моделирование языка. Мы предоставим примеры кода на Python для демонстрации каждого метода.

Метод 1: использование метода add_tokens

from transformers import BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
special_tokens = ["[SPECIAL1]", "[SPECIAL2]"]
# Add special tokens
tokenizer.add_tokens(special_tokens)

Метод 2: изменение файла словаря

from transformers import BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
special_tokens = ["[SPECIAL1]", "[SPECIAL2]"]
# Update the vocab file
tokenizer.add_tokens(special_tokens, special_tokens=True)

Метод 3. Настройка класса токенизатора

from transformers import BertTokenizer
class CustomBertTokenizer(BertTokenizer):
    def __init__(self):
        super().__init__(vocab_file='path_to_vocab_file')
        # Add special tokens
        self.add_tokens(["[SPECIAL1]", "[SPECIAL2]"])
tokenizer = CustomBertTokenizer()

Метод 4: использование Tokenizer.train_new_tokens

from transformers import BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
special_tokens = ["[SPECIAL1]", "[SPECIAL2]"]
# Train new tokens
tokenizer.train_new_tokens(special_tokens)
# Save the modified tokenizer
tokenizer.save_pretrained('path_to_save_directory')

Добавление специальных токенов в токенизатор BERT имеет решающее значение для различных задач обработки естественного языка. В этой статье мы рассмотрели несколько методов, в том числе использование метода add_tokens, изменение файла словаря, настройку класса токенизатора и обучение новых токенов. Эти методы обеспечивают гибкость при включении информации, специфичной для предметной области, в модели BERT, повышая их производительность в конкретных приложениях.

Не забудьте выбрать метод, который лучше всего соответствует вашим потребностям, и воспользуйтесь преимуществами специальных токенов в моделях на основе BERT.