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nlp - 使用 encode_plus 方法时的标记索引序列长度错误

问题描述

encode_plus尝试使用Transformers 库中提供的方法为 BERT 编码问答对时出现一个奇怪的错误。

我正在使用这个 Kaggle 比赛的数据。给定问题标题、问题正文和答案，模型必须预测 30 个值（回归问题）。我的目标是获取以下编码作为 BERT 的输入：

[CLS] question_title question_body [SEP] 答案 [SEP]

但是，当我尝试使用

tokenizer = transformers.BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

并仅对来自 train.csv 的第二个输入进行编码，如下所示：

inputs = tokenizer.encode_plus(
            df_train["question_title"].values[1] + " " + df_train["question_body"].values[1], # first sequence to be encoded
            df_train["answer"].values[1], # second sequence to be encoded
            add_special_tokens=True, # [CLS] and 2x [SEP] 
            max_len = 512,
            pad_to_max_length=True
            )

我收到以下错误：

Token indices sequence length is longer than the specified maximum sequence length for this model (46 > 512). Running this sequence through the model will result in indexing errors

它说令牌索引的长度比指定的最大序列长度长，但这不是真的（如您所见，46 不 > 512）。

这发生在df_train. 我在这里做错了吗？

标签： nlptokenizehuggingface-transformersbert-language-model

解决方案

模型“bert-base-uncased”未经过预训练以处理 [CLS] + Question + [SEP] + Context + [SEP] 的长文本。Huggingface 模型中专门用于小队问答数据集的任何其他模型都可以处理长序列。

例如，如果我使用 ALBERT 模型，我会选择“ktrapeznikov/albert-xlarge-v2-squad-v2”模型。

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