mindspore.dataset.text.transforms.BasicTokenizer

class mindspore.dataset.text.transforms.BasicTokenizer(lower_case=False, keep_whitespace=False, normalization_form=NormalizeForm.NONE, preserve_unused_token=True, with_offsets=False)

按照指定规则对输入的UTF-8编码字符串进行分词。

Note

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 (mindspore.dataset.text.NormalizeForm，可选) - Unicode规范化模式，仅当 lower_case 为False时生效，取值可为NormalizeForm.NONE、NormalizeForm.NFC、NormalizeForm.NFKC、NormalizeForm.NFD或NormalizeForm.NFKD。默认值：NormalizeForm.NONE。

  • NormalizeForm.NONE：不进行规范化处理。

  • NormalizeForm.NFC：先以标准等价方式分解，再以标准等价方式重组。

  • NormalizeForm.NFKC：先以兼容等价方式分解，再以标准等价方式重组。

  • NormalizeForm.NFD：以标准等价方式分解。

  • NormalizeForm.NFKD：以兼容等价方式分解。

• 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) - 是否输出词汇在字符串中的偏移量。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 mindspore.dataset.text.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：

>>> from mindspore.dataset.text import NormalizeForm
>>>
>>> # 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)
>>> text_file_dataset = text_file_dataset.map(operations=tokenizer_op)
>>> # If with_offsets=True, then output three columns {["token", dtype=str],
>>> #                                                   ["offsets_start", dtype=uint32],
>>> #                                                   ["offsets_limit", dtype=uint32]}
>>> tokenizer_op = text.BasicTokenizer(lower_case=False,
...                                    keep_whitespace=False,
...                                    normalization_form=NormalizeForm.NONE,
...                                    preserve_unused_token=True,
...                                    with_offsets=True)
>>> text_file_dataset_1 = text_file_dataset_1.map(operations=tokenizer_op, input_columns=["text"],
...                                               output_columns=["token", "offsets_start",
...                                                               "offsets_limit"],
...                                               column_order=["token", "offsets_start",
...                                                             "offsets_limit"])