mindspore.dataset.text.transforms.BertTokenizer

class mindspore.dataset.text.transforms.BertTokenizer(vocab, suffix_indicator='##', max_bytes_per_token=100, unknown_token='[UNK]', lower_case=False, keep_whitespace=False, normalization_form=NormalizeForm.NONE, preserve_unused_token=True, with_offsets=False)[源代码]

使用Bert分词器对字符串进行分词。

Note

Windows平台尚不支持 BertTokenizer 。

参数：

vocab (mindspore.dataset.text.Vocab) - 用于查词的词汇表。
suffix_indicator (str，可选) - 用于指示子词后缀的前缀标志。默认值：’##’。
max_bytes_per_token (int，可选) - 分词最大长度，超过此长度的词汇将不会被拆分。默认值：100。
unknown_token (str，可选) - 对未知词汇的分词输出。当设置为空字符串时，直接返回对应未知词汇作为分词输出；否则，返回该字符串作为分词输出。默认值：’[UNK]’。
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 vocab 的类型不为 mindspore.dataset.text.Vocab 。
TypeError - 当 suffix_indicator 的类型不为str。
TypeError - 当 max_bytes_per_token 的类型不为int。
ValueError - 当 max_bytes_per_token 为负数。
TypeError - 当 unknown_token 的类型不为str。
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。

支持平台：: CPU

样例：

>>> from mindspore.dataset.text import NormalizeForm
>>>
>>> # If with_offsets=False, default output one column {["text", dtype=str]}
>>> vocab_list = ["床", "前", "明", "月", "光", "疑", "是", "地", "上", "霜", "举", "头", "望", "低",
...               "思", "故", "乡","繁", "體", "字", "嘿", "哈", "大", "笑", "嘻", "i", "am", "mak",
...               "make", "small", "mistake", "##s", "during", "work", "##ing", "hour", "😀", "😃",
...               "😄", "😁", "+", "/", "-", "=", "12", "28", "40", "16", " ", "I", "[CLS]", "[SEP]",
...               "[UNK]", "[PAD]", "[MASK]", "[unused1]", "[unused10]"]
>>> vocab = text.Vocab.from_list(vocab_list)
>>> tokenizer_op = text.BertTokenizer(vocab=vocab, suffix_indicator='##', max_bytes_per_token=100,
...                                   unknown_token='[UNK]', 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.BertTokenizer(vocab=vocab, suffix_indicator='##', max_bytes_per_token=100,
...                                   unknown_token='[UNK]', 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"])