deep-learning - 我们是否应该小写输入数据以（预）使用拥抱脸训练 BERT 无大小写模型？

Question

我们是否应该小写输入数据以（预）使用拥抱脸训练 BERT 无大小写模型？我查看了 Thomas Wolf 的回复（https://github.com/huggingface/transformers/issues/92#issuecomment-444677920），但不完全确定他是否是这个意思。

如果我们小写文本会发生什么？

标签： deep-learningnlppytorchhuggingface-transformers

Answer 1

Tokenizer 会处理这个问题。

一个简单的例子：

import torch
from transformers import BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased', max_length = 10, padding_side = 'right')

input_ids = torch.tensor(tokenizer.encode('this is a cat', add_special_tokens=True, max_length = 10, pad_to_max_length = True)).unsqueeze(0)
print(input_ids)

input_ids = torch.tensor(tokenizer.encode('This is a Cat', add_special_tokens=True, max_length = 10, pad_to_max_length = True)).unsqueeze(0)
print(input_ids)

出去：

tensor([[ 101, 2023, 2003, 1037, 4937,  102,    0,    0,    0,    0]])
tensor([[ 101, 2023, 2003, 1037, 4937,  102,    0,    0,    0,    0]])

但如果是外壳，

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-cased', max_length = 10, padding_side = 'right')

input_ids = torch.tensor(tokenizer.encode('this is a cat', add_special_tokens=True, max_length = 10, pad_to_max_length = True)).unsqueeze(0)
print(input_ids)

input_ids = torch.tensor(tokenizer.encode('This is a Cat', add_special_tokens=True, max_length = 10, pad_to_max_length = True)).unsqueeze(0)
print(input_ids)

tensor([[ 101, 1142, 1110,  170, 5855,  102,    0,    0,    0,    0]])

tensor([[ 101, 1188, 1110,  170, 8572,  102,    0,    0,    0,    0]])