使用编码工具

本文主要介绍了对句子编码的过程，以及如何使用PyTorch中自带的编码工具，包括基本编码encode()、增强编码encode_plus()和批量编码batch_encode_plus()。

一.对一个句子编码例子
假设想在要对句子’the quick brown fox jumps over a lazy dog’进行编码，该如何处理呢？简单理解编码就是用数字表示单词，并且用特殊符号代表一个句子的开头和结束。
vocab表示一个例子字典，在句子的开头和结束添加和特殊符号，然后就可以得知每个单词对应的数字：

def encode_example_test():
    # 字典
    vocab = {
        '': 0,
        '': 1,
        'the': 2,
        'quick': 3,
        'brown': 4,
        'fox': 5,
        'jumps': 6,
        'over': 7,
        'a': 8,
        'lazy': 9,
        'dog': 10,
    }

    # 简单编码
    sent = 'the quick brown fox jumps over a lazy dog'
    sent = ' ' + sent + ' '
    print(sent)

    # 英文分词
    words = sent.split()
    print(words)

    # 编码为数字
    encode = [vocab[i] for i in words]
    print(encode)

可见编码工作流程包括定义字典、句子预处理、分词和编码4个步骤：

二.使用编码工具
接下来介绍使用HuggingFace提供的编码工具。
1.基本的编码函数encode()

def encode_test():
    # 第2章/加载编码工具
    from transformers import BertTokenizer
    tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(
        pretrained_model_name_or_path='bert-base-chinese',  # 通常编码工具和模型名字一致
        cache_dir=None,  # 编码工具的缓存路径
        force_download=False,  # 是否强制下载，当为True时，无论是否有本地缓存，都会强制下载
    )

    # 第2章/准备实验数据
    sents = [
        '你站在桥上看风景',
        '看风景的人在楼上看你',
        '明月装饰了你的窗子',
        '你装饰了别人的梦',
    ]

    # 第2章/基本的编码函数
    out = tokenizer.encode(
        text=sents[0],
        text_pair=sents[1],  # 如果只想编码一个句子，可设置text_pair=None
        truncation=True,  # 当句子长度大于max_length时截断
        padding='max_length',  # 一律补PAD，直到max_length长度
        add_special_tokens=True,  # 需要在句子中添加特殊符号
        max_length=25,  # 最大长度
        return_tensors=None,  # 返回的数据类型为list格式，也可以赋值为tf、pt、np，分别表示TensorFlow、PyTorch、NumPy数据格式
    )
    print(out)
    print(tokenizer.decode(out))

输出结果如下所示：

[101, 872, 4991, 1762, 3441, 677, 4692, 7599, 3250, 102, 4692, 7599, 3250, 4638, 782, 1762, 3517, 677, 4692, 872, 102, 0, 0, 0, 0]
[CLS] 你 站 在 桥 上 看 风 景 [SEP] 看 风 景 的 人 在 楼 上 看 你 [SEP] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD]

可见编码工具把两个句子前后拼接在一起，中间使用[SEP]符号分隔，在整个句子的头部添加符号[CLS]，在整个句子的尾部添加符号[SEP]，因为句子的长度不足max_length，所以又补充了4个[PAD]。

2.进阶的编码函数encode_plus()

def encode_plus_test():
    # 第2章/加载编码工具
    from transformers import BertTokenizer
    tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(
        pretrained_model_name_or_path='bert-base-chinese',  # 通常编码工具和模型名字一致
        cache_dir=None,  # 编码工具的缓存路径
        force_download=False,  # 是否强制下载，当为True时，无论是否有本地缓存，都会强制下载
    )

    # 第2章/准备实验数据
    sents = [
        '你站在桥上看风景',
        '看风景的人在楼上看你',
        '明月装饰了你的窗子',
        '你装饰了别人的梦',
    ]

    # 第2章/进阶的编码函数
    out = tokenizer.encode_plus(
        text=sents[0],
        text_pair=sents[1],
        truncation=True,  # 当句子长度大于max_length时截断
        padding='max_length',  # 一律补零，直到max_length长度
        max_length=25,
        add_special_tokens=True,
        return_tensors=None,  # 可取值tf、pt、np，默认为返回list
        return_token_type_ids=True,  # 返回token_type_ids
        return_attention_mask=True,  # 返回attention_mask
        return_special_tokens_mask=True,  # 返回special_tokens_mask特殊符号标识
        return_length=True,  # 返回length标识长度
    )

    # input_ids：编码后的词
    # token_type_ids：第1个句子和特殊符号的位置是0，第2个句子的位置是1
    # special_tokens_mask：特殊符号的位置是1，其他位置是0
    # attention_mask：PAD的位置是0，其他位置是1
    # length：返回句子长度
    for k, v in out.items():
        print(k, ':', v)
    print(tokenizer.decode(out['input_ids']))

参数return_token_type_ids、return_attention_mask、return_special_tokens_mask、return_length表明需要返回相应的编码结果，如果指定为False，则不会返回对应的内容。
3.批量的编码函数batch_encode_plus()
顾名思义就是一次可以编码多个句子。

def batch_encode_plus_test():
    # 第2章/加载编码工具
    from transformers import BertTokenizer
    tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(
        pretrained_model_name_or_path='bert-base-chinese',  # 通常编码工具和模型名字一致
        cache_dir=None,  # 编码工具的缓存路径
        force_download=False,  # 是否强制下载，当为True时，无论是否有本地缓存，都会强制下载
    )

    # 第2章/准备实验数据
    sents = [
        '你站在桥上看风景',
        '看风景的人在楼上看你',
        '明月装饰了你的窗子',
        '你装饰了别人的梦',
    ]

    # 第2章/批量编码成对的句子
    out = tokenizer.batch_encode_plus(
        batch_text_or_text_pairs=[(sents[0], sents[1]), (sents[2], sents[3])],  # 编码成对的句子，如果只想编码一个句子，那么batch_text_or_text_pairs=[sents[0], sents[1]]
        add_special_tokens=True,  # 需要在句子中添加特殊符号
        truncation=True,  # 当句子长度大于max_length时截断
        padding='max_length',  # 一律补零，直到max_length长度
        max_length=25,
        return_tensors=None,  # 可取值tf、pt、np，默认为返回list
        return_token_type_ids=True,  # 返回token_type_ids：第1个句子和特殊符号的位置是0，第2个句子的位置是1
        return_attention_mask=True,  # 返回attention_mask：PAD的位置是0，其他位置是1
        return_special_tokens_mask=True,  # 返回special_tokens_mask特殊符号标识：特殊符号的位置是1，其他位置是0
        # return_offsets_mapping=True, # 返回offsets_mapping标识每个词的起止位置，这个参数只能BertTokenizerFast使用
        return_length=True,  # 返回编码后句子的长度
    )
    # input_ids：编码后的词
    # token_type_ids：第1个句子和特殊符号的位置是0，第2个句子的位置是1
    # special_tokens_mask：特殊符号的位置是1，其他位置是0
    # attention_mask：PAD的位置是0，其他位置是1
    # length：返回句子长度
    for k, v in out.items():
        print(k, ':', v)
    tokenizer.decode(out['input_ids'][0])

4.对字典的操作

def dict_test():
    # 第2章/加载编码工具
    from transformers import BertTokenizer
    tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(
        pretrained_model_name_or_path='bert-base-chinese',  # 通常编码工具和模型名字一致
        cache_dir=None,  # 编码工具的缓存路径
        force_download=False,  # 是否强制下载，当为True时，无论是否有本地缓存，都会强制下载
    )

    # 第2章/获取字典
    vocab = tokenizer.get_vocab()
    print(type(vocab), len(vocab), '明月' in vocab)  #  21128 False

    # 第2章/添加新词
    tokenizer.add_tokens(new_tokens=['明月', '装饰', '窗子'])

    # 第2章/添加新符号
    tokenizer.add_special_tokens({'eos_token': '[EOS]'})

    # 第2章/编码新添加的词
    out = tokenizer.encode(
        text='明月装饰了你的窗子[EOS]',
        text_pair=None,
        truncation=True,  # 当句子长度大于max_length时截断
        padding='max_length',  # 一律补PAD，直到max_length长度
        add_special_tokens=True,  # 需要在句子中添加特殊符号
        max_length=10,
        return_tensors=None,  # 可取值tf、pt、np，默认为返回list
    )
    print(out)
    print(tokenizer.decode(out))  # [CLS] 明月 装饰 了 你 的 窗子 [EOS] [SEP] [PAD]

可以”明月”、”装饰”、”窗子”已经被识别为一个词，而不是两个词，新的特殊符号[EOS]也被正确识别。

参考文献：
[1]《HuggingFace自然语言处理详解：基于BERT中文模型的任务实战》