mindspore.dataset.text.WordpieceTokenizer

class mindspore.dataset.text.WordpieceTokenizer(vocab, suffix_indicator='##', max_bytes_per_token=100, unknown_token='[UNK]', with_offsets=False)[源代码]

将输入的字符串切分为子词。

参数：

  • vocab (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]’。

  • 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 不为 mindspore.dataset.text.Vocab 类型。

  • TypeError - 当 suffix_indicator 的类型不为str。

  • TypeError - 当 max_bytes_per_token 的类型不为int。

  • TypeError - 当 unknown_token 的类型不为str。

  • TypeError - 当 with_offsets 的类型不为bool。

  • ValueError - 当 max_bytes_per_token 为负数。

支持平台：

CPU

样例：

>>> vocab_list = ["book", "cholera", "era", "favor", "##ite", "my", "is", "love", "dur", "##ing", "the"]
>>> vocab = text.Vocab.from_list(vocab_list)
>>> # If with_offsets=False, default output one column {["text", dtype=str]}
>>> tokenizer_op = text.WordpieceTokenizer(vocab=vocab, unknown_token='[UNK]',
...                                        max_bytes_per_token=100, 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.WordpieceTokenizer(vocab=vocab, unknown_token='[UNK]',
...                                       max_bytes_per_token=100, with_offsets=True)
>>> text_file_dataset = text_file_dataset.map(operations=tokenizer_op, input_columns=["text"],
...                                           output_columns=["token", "offsets_start", "offsets_limit"],
...                                           column_order=["token", "offsets_start", "offsets_limit"])