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nlp - TextEncodeInput 在尝试标记时必须是 Union[TextInputSequence, Tuple[InputSequence, InputSequence]]

问题描述

尝试使用 distilBert 进行标记时遇到一些问题。我使用 Jupyter 笔记本。

这是我的完整代码

maxlen = 50

#tokens
maxqnans = np.int((maxlen-20)/2)
corpus_tokenized = ["[CLS] "+
             " ".join(tokenizer.tokenize(re.sub(r'[^\w\s]+|\n', '', 
             str(txt).lower().strip()))[:maxqnans])+
             " [SEP] " for txt in corpus]

#masks
masks = [[1]*len(txt.split(" ")) + [0]*(maxlen - len(
           txt.split(" "))) for txt in corpus_tokenized]

#idx
idx = [tokenizer.encode(seq.split(" ")) for seq in txt_seq]
    
# padding
txt_seq = [txt + " [PAD]"*(maxlen-len(txt.split(" "))) if len(txt.split(" ")) != maxlen else txt for txt in corpus_tokenized]
    
#segments
segments = [] 
for seq in txt_seq:
    temp, i = [], 0
    for token in seq.split(" "):
        temp.append(i)
        if token == "[SEP]":
             i += 1
    segments.append(temp)
    
#vector
X_train = [np.asarray(idx, dtype='int32'), 
           np.asarray(masks, dtype='int32'), 
           np.asarray(segments, dtype='int32')]

据说问题出在这行代码：

idx = [tokenizer.encode(seq.split(" ")) for seq in txt_seq]

我收到以下错误：

TypeError: TextEncodeInput must be Union[TextInputSequence, Tuple[InputSequence, InputSequence]]

有人可以帮我吗？谢谢！

标签： nlptokentokenizebert-language-modeldistilbert

解决方案

参数（在 tokenizer.encode 方法中）是一个字符串列表。所以我猜你的列表中包含一些不是字符串的元素（nan example）。

对不起，我只是猜测这个错误，因为我没有你的数据。你能调试你的数据吗？

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