mindspore.dataset.text.BasicTokenizer
- class mindspore.dataset.text.BasicTokenizer(lower_case=False, keep_whitespace=False, normalization_form=NormalizeForm.NONE, preserve_unused_token=True, with_offsets=False)[源代码]
按照指定规则对输入的UTF-8编码字符串进行分词。
说明
Windows平台尚不支持 BasicTokenizer 。
- 参数:
lower_case (bool,可选) - 是否对字符串进行小写转换处理。若为
True
,会将字符串转换为小写并删除重音字符;若为False
,将只对字符串进行规范化处理,其模式由 normalization_form 指定。默认值:False
。keep_whitespace (bool,可选) - 是否在分词输出中保留空格。默认值:
False
。normalization_form (
NormalizeForm
, 可选) - 想要使用的规范化模式。可选值详见NormalizeForm
。 默认值:NormalizeForm.NFKC
。preserve_unused_token (bool,可选) - 是否保留特殊词汇。若为
True
,将不会对特殊词汇进行分词,如 '[CLS]', '[SEP]', '[UNK]', '[PAD]', '[MASK]' 等。默认值:True
。with_offsets (bool,可选) - 是否输出各Token在原字符串中的起始和结束偏移量。默认值:
False
。
- 异常:
TypeError - 当 lower_case 的类型不为bool。
TypeError - 当 keep_whitespace 的类型不为bool。
TypeError - 当 normalization_form 的类型不为
NormalizeForm
。TypeError - 当 preserve_unused_token 的类型不为bool。
TypeError - 当 with_offsets 的类型不为bool。
RuntimeError - 当输入Tensor的数据类型不为str。
- 支持平台:
CPU
样例:
>>> import mindspore.dataset as ds >>> import mindspore.dataset.text as text >>> from mindspore.dataset.text import NormalizeForm >>> >>> # Use the transform in dataset pipeline mode >>> numpy_slices_dataset = ds.NumpySlicesDataset(data=['Welcome To BeiJing!'], column_names=["text"]) >>> >>> # 1) If with_offsets=False, default output one column {["text", dtype=str]} >>> tokenizer_op = text.BasicTokenizer(lower_case=False, ... keep_whitespace=False, ... normalization_form=NormalizeForm.NONE, ... preserve_unused_token=True, ... with_offsets=False) >>> numpy_slices_dataset = numpy_slices_dataset.map(operations=tokenizer_op) >>> for item in numpy_slices_dataset.create_dict_iterator(num_epochs=1, output_numpy=True): ... print(item["text"]) ['Welcome' 'To' 'BeiJing' '!'] >>> >>> # 2) If with_offsets=True, then output three columns {["token", dtype=str], >>> # ["offsets_start", dtype=uint32], >>> # ["offsets_limit", dtype=uint32]} >>> numpy_slices_dataset = ds.NumpySlicesDataset(data=['Welcome To BeiJing!'], column_names=["text"]) >>> tokenizer_op = text.BasicTokenizer(lower_case=False, ... keep_whitespace=False, ... normalization_form=NormalizeForm.NONE, ... preserve_unused_token=True, ... with_offsets=True) >>> numpy_slices_dataset = numpy_slices_dataset.map( ... operations=tokenizer_op, input_columns=["text"], ... output_columns=["token", "offsets_start", "offsets_limit"]) >>> for item in numpy_slices_dataset.create_dict_iterator(num_epochs=1, output_numpy=True): ... print(item["token"], item["offsets_start"], item["offsets_limit"]) ['Welcome' 'To' 'BeiJing' '!'] [ 0 12 17 24] [ 7 14 24 25] >>> >>> # Use the transform in eager mode >>> data = 'Welcome To BeiJing!' >>> output = text.BasicTokenizer()(data) >>> print(output) ['Welcome' 'To' 'BeiJing' '!']
- 教程样例: