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encoding - 编码错误：用越南语从头开始训练 BERT

问题描述

我遵循本教程如何使用 Transformers 和 Tokenizers 从头开始​​训练新的语言模型。

在 Section 2. Train a tokenizer 中，通过我自己的越南文本数据进行训练后，我查看生成的 .vocab 文件，所有的标记都变成了这样：

"ĠÄij":268,"nh":269,"ủ":270,"Ãł":271,"Ġch":272,"iá»":273,"á":274,"Ġl":275,"Ġb":276,"Æ°":277,"Ġh":278,"ế":279,

有什么办法解决这个问题吗？

标签： encodingtokenizebert-language-modelhuggingface-transformershuggingface-tokenizers

解决方案

您可以使用 ByteLevel 解码器（ByteLevelBPETokenizer 使用的部分）读取这些令牌，如下所示：

a = tokenizer.encode("thầy giáo rất tốt.").tokens
print(a)
>> ['<s>', 'thầy', 'Ġgiáo', 'Ġrất', 'Ġtá»ijt', '.', '</s>']

from tokenizers.decoders import ByteLevel
decoder = ByteLevel()
decoder.decode(a)
>> <s>thầy giáo rất tốt.</s>

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