Bert 模型需要以文本形式输入数据。我们可以使用 Transformers 库(基于 BERT)来处理文本数据,例如:
from transformers import BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
text = "This is an example sentence."
tokens = tokenizer.encode(text)
print(tokens)
输出如下:
[101, 2023, 2003, 2019, 2742, 6251, 1012, 102]
这里使用了 BertTokenizer 类来将文本转换为 BERT 可识别的 token 序列。接下来,我们可以将 token 序列传递到 Bert 模型中进行预测或其他操作。
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