通俗易懂讲解大模型：Tokenizer_大模型 tokenizer

Tokenizer

1. Tokenizer 是 NLP pipeline 的核心组件之一。Tokenizer 的目标是：将文本转换为模型可以处理的数据。模型只能处理数字，因此 Tokenizer 需要将文本输入转换为数字输入。

   通常而言有三种类型的 Tokenizer ：Word-based Tokenizer、Character-based Tokenizer、Subword Tokenizer 。

   • Word-based Tokenizer：通常很容易设置和使用，只需几条规则，并且通常会产生不错的结果。

     例如，我们可以通过应用 Python 的split()函数，通过空格将文本 tokenize 为单词：

     但是，Word-based Tokenizer 最终会得到一些非常大的词表 vocabulary 。如，Transformer-XL 将得到一个大小为 267735 的词表。如此庞大的词表将迫使模型学习一个巨大的 embedding matrix ，这导致了空间复杂度和时间复杂度的增加。一般而言，transformers 模型的词表规模很少超过 50K ，尤其是当它们仅在一种语言上进行训练时。

   • Character-based Tokenizer：将文本拆分为字符，而不是单词。这有两个主要好处：

     • 词表规模要小得多（通常只有几十甚至几百）。
     • unknown token 要少得多（因为任意单词都可以从字符构建）。

     但是，Character-based Tokenizer 有两个不足：

     • 首先， tokenize 之后得到字符表示，其意义不大：每个字符本身并没有多少语义。例如，学习字母 "t" 的有意义的 representation ，要比学习单词 "today" 的 representation 困难得多。因此，Character-based Tokenizer 往往伴随着性能的损失。

       然而这又因语言而异，例如，在中文中每个字符比拉丁语言中的每个字符包含更多的信息。

     • 其次，相比较 word-based tokenization，character-based tokenization 得到更大量的 token ，这增大了模型的负担。例如，使用 word-based tokenizer，一个单词只会是单个token ；但是当使用 character-based tokenizer 时，一个单词很容易变成 10 个或更多的 token 。

   • Subword-based Tokenizer：它是 word-based tokenizer 和 character-based tokenizer 的折衷。

     subword tokenization 算法依赖于这样一个原则：不应将常用词拆分为更小的子词subword ，而应将低频词分解为有意义的子词。这使得我们能够使用较小的词表进行相对较好的覆盖，并且几乎没有 unknown token 。

     例如："football" 可能被认定是一个低频词，可以分解为 "foot" 和 "ball"。而 "foot" 和 "ball" 作为独立的子词可能出现得更高频，同时 "football" 的含义由 "foot" 和 "ball" 复合而来。

     subword tokenization 允许模型具有合理的词表规模，同时能够学习有意义的 representation 。此外，subword tokenization 通过将单词分解成已知的子词，使模型能够处理以前从未见过的单词。

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一、Subword Tokenization 算法

1. 有三种常见的 subword tokenization 算法：Byte Pair Encoding: BPE 、WordPiece、Unigram。

1.1 BPE

1. Byte Pair Encoding: BPE 来自于论文 《Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units》（2015） 。

2. BPE 是一种简单的数据压缩技术，它迭代式地替换序列中最频繁的字节对。我们不是合并频繁的字节对，而是合并频繁的字符或字符序列。

   • 首先，我们用 character vocabulary 初始化 symbol vocabulary ，将每个单词表示为一个字符序列，加上一个特殊的单词结束符 </w>，这允许我们在 tokenization 后恢复原始的 tokenization 。

   • 然后，我们迭代地计算所有 symbol pair ，并用新的 symbol 'AB' 替换最频繁的 symbol pair ('A','B') 。每个merge 操作产生一个新的 symbol ，它代表一个 character n-gram 。

     同时，每个 merge 代表一个规则。

   最终的 symbol vocabulary 大小等于 initial vocabulary 的大小，加上 merge 操作的次数（这是算法唯一的超参数）。

3. 下面的显示了一个最小化的 Python 实现。在实践中，我们通过索引所有 pair 并增量更新数据结构来提高效率：

   示例：

   注意，初始的 vocab 已经将单词拆分为字符序列，并用 ' ' 分隔。这个步骤被称作 pre-tokenization 。

4. 在机器翻译任务上，有两种应用 BPE 的方法：

   • 学习两个独立的编码，一个用于 source vocabulary 、另一个用于 target vocabulary 。

     这种方法的优点是：在文本和词表规模方面更紧凑，并且更能保证在相应语言的训练文本中看到每个 subword 单元。

   • 学习两个 vocabulary 的并集上的编码，称之为 joint BPE 。

     这种方法的优点是：提高了 source tokenization 和 target tokenization 之间的一致性。如果我们独立地应用 BPE ，相同的 name 在两种语言中可能被不同地 tokenization ，这使得神经模型更难学习 subword 单元之间的映射。

5. Byte-level BPE：包含所有基础字符 base character 的 base vocabulary 可能非常大，例如，将所有 unicode 字符（一共 65536 个，即2 个字节的表示范围）作为基础字符。

   为了获得更小的 base vocabulary ，GPT-2 使用 byte 作为 base vocabulary 。这是一个聪明的技巧，它强制 base vocabulary 的大小为 256 （一个字节的表示范围），同时确保每个基本字符都包含在 vocabulary 中。GPT-2 具有 50257 的词表大小，其对应于 256 个 byte-base token 、一个特殊的文本结束 token 、以及通过 50000 次 merge 所学到的 symbol 。

   相比之下，使用传统 BPE 的GPT 的词表规模为 40478 ，其中包含 478 个基本字符，并在40000 次merge 后停止训练。

6. 来自 Hugging Face 上的例子：

   • 假设在 pre-tokenization 之后，我们得到了如下的单词及其频次的集合：

     将所有单词拆分到字符，则我们得到：

     此时 base vocabulary 为：

   • 然后，BPE 计算每个可能的 symbol pair ，然后挑选出现频次最高的 symbol pair 。

     此时，频次最高的 symbol pair 是：将 "u" 后面跟着 "g" 的 symbol pair 合并为 "ug" 。

     此时单词及其频次的集合为：

     此时 base vocabulary 为：

   • BPE 然后确定下一个最常见的 symbol pair，即 "u" 后面跟着 "n" 。因此，BPE 将 "u", "n" 合并为 "un" 。

     下一个最常见的 symbol pair，即 "h" 后面跟着 "ug" 。因此，BPE 将 "h", "ug" 合并为 "hug" 。

     此时单词及其频次的集合为：

     此时 base vocabulary 为：

   假设 BPE 的训练在这个时刻结束，那么所学习的所有 merge rule 将被应用于新的单词。例如：

   • 单词 "bug" 被 tokenized 为 ["b", "ug"] 。
   • 单词 "mug" 被 tokenized 为 ["<unk>", "ug"]，因为 symbol "m" 不在 base vocabulary 中。

1.2 WordPiece

1. 与 BPE 一样，WordPiece （《Japanese and korean voice search》(2012)）从一个小的词汇表开始，并学习 merge 规则。二者之间的区别在于 merge 的方式不同：WordPiece 不是选择最高频的 pair ，而是通过如下公式计算每个 pair 的得分：

   (1)score(t1,t2)=freq(t1,2)freq(t1)×freq(t2)

   其中：

   • t1 和 t2 为两个 token，t1,2 为它们 merge 之后得到的新的 token 。
   • freq(t) 为 token t 在语料库中出现的频次。

   选择 score 最高的一对 token 等价于：

   (2)maxt1,t2score(t1,t2)=maxt1,t2freq(t1,2)/Nfreq(t1)/N×freq(t2)/N=maxt1,t2log⁡p(t1,2)−[log⁡p(t1)+log⁡p(t2)]

   其中：N 为语料库中的 token 总数。

   因此 WordPiece 的物理意义为：通过将 t1,t2 合并为 t1,2 之后，语料库的对数似然的增量最大化。

2. 来自 Hugging Face 上的例子：

   • 假设在 pre-tokenization 之后，我们得到了如下的单词及其频次的集合：

     将所有单词拆分到字符，则我们得到：

     注意：WordPiece 通过添加前缀（在 BERT 中是 ##）来识别子词，这可以识别一个子词是否是单词的开始。这里通过将前缀添加到单词内的每个字符来拆分的，单词的首字符不添加前缀。

     此时的 base vocabulary 为：

   • 然后，WordPiece 计算每个可能的 symbol pair ，然后挑选 score 最高的 symbol pair 。

     学到的第一个 merge 是 ("##g", "##s") -> ("##gs")。注意,当我们合并时,我们删除了两个 token 之间的 ##，所以我们添加 "##gs" 到词表中。

     此时单词及其频次的集合为：

     此时 base vocabulary 为：

   • 我们继续这样处理，直到达到我们所需的词汇量。

3. tokenization 算法：WordPiece 和 BPE 中的 tokenization 的不同在于：WordPiece 仅保存最终词表，而不保存学到的 merge rule 。

   在应用时，从待 tokenized 的单词开始，WordPiece 找到词表中能够匹配到的最长的子词，然后对单词进行拆分。例如，如果我们使用上面例子中学到的词表来 tokenize 单词 "hugs"：

   • 首先，单词从头开始能匹配到的词表中的最长子词是 "hug"，所以我们在那里拆分并得到 ["hug", "##s"]。
   • 然后，我们继续匹配剩下的 "##s"。刚好能够匹配到词表中的子词 "##s"。

   最终， "hugs" 的 tokenization 是 ["hug", "##s"]。

   如果使用 BPE , 我们将按顺序应用学习到的merge rule，并将其 tokenize 为 ["hu", "##gs"]，所以编码不同。

4. 当tokenization 无法在词表中找到子词时，整个单词被 tokenize 为 unknown 。 例如 "bum"，由于"##m" 不在词表中，由此产生的tokenization 将只是 ["[UNK]"], 不是 ["b", "##u", "[UNK]"]。

   这是与 BPE 的另一个区别：BPE 只会将不在词汇表中的单个字符 tokenize 为 unknown 。 例如 "bum"，由于"##m" 不在词表中，由此产生的tokenization 是 ["b", "##u", "[UNK]"]。

1.3 SentencePiece

1. SentencePiece （《Subword Regularization: Improving Neural Network Translation Models with Multiple Subword Candidates》(2018)）中经常使用 Unigram 算法。

2. Unigram 算法假设每个子词都是独立出现的，因此一个子词序列 x=(x1,⋯,xM) 出现的概率是每个子词出现概率的乘积，即：

   (3)P(x)=∏i=1Mp(xi)∀ixi∈V,∑x∈Vp(x)=1.0

   其中：x 为子词，p(x) 为子词出现的概率，V 为词表。

   对于给定的句子 X ，其最佳 tokenization 为：

   其中：S(X) 为句子 X 的所有候选 tokenization 。

   如果我们已知词表 V 以及每个子词出现的概率 p(x) ，则 x∗ 可以通过维特比算法求解得到。

3. 现在的问题是，给定一个训练语料库 D ，如何获得词表 V 以及每个子词出现的概率 p(x) 。Unigram 利用 EM 算法来求解如下的边际似然 marginal likelihood L：

   (5)L=∑s=1|D|log⁡P(X(s))=∑s=1|D|log⁡(∑x∈S(X(s))P(x))

   其中：X(s) 表示语料库 D 中的第 s 个句子。

   这里 Unigram 将 p(x) 视作隐变量。

4. 为求解 L ，Unigram 采用了迭代式算法：

   • 首先，启发式地从训练语料库中获取一个足够大的 seed vocabulary 。

     一种选择方法是：使用所有字符、以及语料库中最高频的 substring 。

   • 重复以下步骤，直到词表规模 |V| 达到预期的值：

     • 固定词表，通过 EM 算法优化 p(x) 。
     • 对每个子词 xi 计算 lossi ，其中 lossi 表示当 xi 从当前词表移除时，似然 L 降低的数值。
     • 根据 lossi 进行降序排列，保留 top η% 的子词（例如，80% ）。

     注意，我们总是在词表中保留单个 character 从而防止 out-of-vocabulary 。

   最终的词表 V 包含了语料库中的所有单个字符、也包括了一些 character-based tokenization 结果、甚至包括一些 word-based tokenization 结果。因此 Unigram 算法是这三者的混合体。

5. 来自 Hugging Face 上的例子：

   • 假设在 pre-tokenization 之后，我们得到了如下的单词及其频次的集合：

     seed vocabulary 采用初始词表的所有严格子字符串（即，不包含它自身）：

   • 对于每个单词，考虑 tokenization 概率最高的。例如，对于 "pug"：

     • tokenization 为 ["p", "u", "g"] 的概率为：

       (6)P([“p”,“u”,“g”])=P(“p” )×P(“u” )×P(“g” )=5210×36210×20210=0.000389

       这里 210 为词表中所有 token 的频次之和。

     • tokenization 为 ["pu", "g"] 的概率为：

       (7)P([“pu”,“g”])=P(“pu” )×P(“g” )=5210×20210=0.0022676

     Unigram 选择对单词进行 tokenization 最高的那个：

     所以, "pug" 将被标记为 ["p", "ug"] 或者 ["pu", "g"]，取决于首先遇到这些 中的哪一个。注意，在更大的语料库中这样的相等的情况很少见。

     通常在语料库中找到所有可能的 tokenization 并计算它们的概率，一般来说会有点困难。因此需要利用维特比算法。

     这里我们得到每个单词的最佳 tokenization：

   • 现在我们需要计算从词表中删除每个 token 如何影响损失。然后我们根据这个损失对 token 进行排序，选择 top η% 的 token 。

二、算法原理

1. 对于 BPE, WordPiece, Unigram 这三个算法，我们采用相同的语料库如下：

2.1 BPE

1. 训练算法：

2. 为了对新文本进行tokenization，我们对其进行 pre-tokenization 、拆分为单个字符，然后应用学到的所有 merge 规则。

2.2 WordPiece

1. 训练算法：

2. 为了对新文本进行tokenization，我们对其进行 pre-tokenization ，然后对每个单词寻找从头开始匹配到的最大子词并进行拆分。然后不断重复这种拆分。

2.3 Unigram

1. 训练算法：

2. 为了对新文本进行tokenization，我们对其进行 pre-tokenization ，然后对每个单词进行维特比解码。

三、Hugging Face Tokenizer 库

1. 安装：

2. 使用不同 subword tokenization 算法的 Transformer-based 模型：

   • GPT, GPT-2, RoBERTa, BART, DeBERTa 等模型使用了 BPE，其中 GPT-2 使用了 byte-level BPE 。

   • BERT, DistilBERT, MobileBERT, Funnel Transformers, MPNET 等模型使用了 WordPiece。

     注意，Google 从未开源 WordPiece 训练算法的实现，因此 Hugging Face 中的实现是 Hugging Face 基于已发表文献的最佳猜测，它可能不是 100% 正确的。

   • AlBERT, T5, mBART, Big Bird, XLNet 等模型使用了 Unigram 。

3. tokenizer应用于文本的流程如下，其中包括：

   • Normalization：标准化步骤，包括一些常规清理，例如删除不必要的空格、小写、以及删除重音符号。

     Transformers tokenizer 有一个属性叫做 backend_tokenizer 它提供了对 Tokenizers 库中底层tokenizer的访问。backend_tokenizer 的 normalizer 属性可以获取执行标准化的 normalizer 。而 normalizer 的 normalize_str() 方法执行标准化。

   • Pre-tokenization：tokenizer 不能单独在原始文本上进行训练。相反，我们首先需要将文本拆分为小的单元，例如单词。这就是pre-tokenization 步骤。基于单词的tokenizer可以简单地基于空白和标点符号将原始文本拆分为单词。这些词将是tokenizer在训练期间可以学习的子词边界。

     backend_tokenizer 的 pre_tokenizer 属性可以获取执行 pre-tokenization 的 pre_tokenizer 。而 pre_tokenizer 的 pre_tokenize_str() 方法执行 pre-tokenization 。

     请注意 tokenizer 如何跟踪单词的偏移量。

     由于我们使用的是BERT tokenizer ， pre_tokenizer 涉及对空格和标点符号进行拆分。而其他 tokenizer 可以有不同的规则。例如，GPT-2 tokenizer 和 T5 tokenizer：

     GPT-2 tokenizer 也会在空格和标点符号上拆分，但它会保留空格并将它们替换为 Ġ 符号。注意，与 BERT tokenizer 不同，GPT-2 tokenizer 不会忽略双空格。

     与 GPT-2 tokenizer 一样， T-5 tokenizer 保留空格并用特定 token （即 "_"）替换它们。但是， T-5 tokenizer 只在空格上拆分，而不拆分标点符号。注意， T-5 tokenizer 默认在句子的开头添加了一个空格（即，_hello），并忽略了 are 和 u 之间的双空格。

   • Model：执行 tokenization 从而生成 token 序列。

   • Postprocessor：针对具体的任务插入 special token ，以及生成 attention mask 和 token-type ID 。

   

4. Tokenizers 库 旨在为每个步骤提供多个选项，从而方便用于自由地组合。

3.1 Normalizers

1. class tokenizers.normalizers.Normalizer：所有 normalizer 的基类。

   方法：

   • normalize(normalized)：执行标准化（原地操作）。如果你仅仅想知道在原始字符串上执行标准化的结果，建议使用 normalize_str() 。

     参数：normalized，被执行标准化的字符串。

   • normalize_str(sequence) -> str：执行标准化，返回标准化后的字符串。

     参数：sequence，被执行标准化的字符串。

2. class tokenizers.normalizers.BertNormalizer：Bert normalizer ，包括清理文本（移除控制字符并替代以空格）、移除重音、处理中文字符（中文字符周围添加空格）、字母转小写。

3. 其它的一些 normalizer：

4. class tokenizers.normalizers.Sequence(normalizers)：将一组 normalizer 拼成一个序列，以给定的顺序依次执行各个 normalizer 。

5. 示例：

3.2 Pre-tokenizers

1. class tokenizers.pre_tokenizers.PreTokenizer()：所有 pre-tokenizer 的基类。

   方法：

   • pre_tokenize(pretok)：执行pre-tokenize（原地操作）。如果你仅仅想知道在原始字符串上执行 pre-tokenize 的结果，建议使用 pre_tokenize_str() 。

     参数：pretok，被执行标准化的字符串。

   • pre_tokenize_str(sequence) -> List[Tuple[str, Offsets]]：执行 pre-tokenize ，返回结果字符串序列以及每个结果的偏移量。

     参数：sequence，被执行pre-tokenize 的字符串。

2. class tokenizers.pre_tokenizers.BertPreTokenizer() ：BertPreTokenizer，在每个空格和标点符号上拆分。每个标点符号被视为一个独立的单元。

3. class tokenizers.pre_tokenizers.ByteLevel(add_prefix_space = True, use_regex = True)：ByteLevel PreTokenizer ，将给定字符串的所有字节替换为相应的表示并拆分为单词。

   参数：

   • add_prefix_space：是否在第一个单词前面添加空格，如果第一个单词前面目前还没有空格。
   • use_regex：如果为 False 则阻止该 pre_tokenizer 使用 GPT2 的正则表达式来在空格上拆分。

   方法：

   • alphabet() -> List[str]：返回所有字母组成的字符的列表。由于 ByteLevel PreTokenizer 作用在 byte level，因此字母表里有 256 个不同的字符。

4. class tokenizers.pre_tokenizers.CharDelimiterSplit(delimiter) ：CharDelimiterSplit，简单地在给定的 char 上拆分，类似于 .split(delimiter) 。

   参数：delimiter：一个字符，指定拆分的分隔符。

5. class tokenizers.pre_tokenizers.Digits(individual_digits = False)：Digits，利用数字来拆分。

   参数：individual_digits，一个布尔值，如果为 True 则每个数字都单独处理（如 "123" 被拆分为 "1", "2", "3" ）；否则数字被整体处理（如 "123" 被视为一个整体）。

6. class tokenizers.pre_tokenizers.Metaspace(replacement = '_', add_prefix_space = True ) ：Metaspace pre-tokenizer，用给定的 replacement 字符来代替任意空白符，并在空白符上执行拆分。

   参数：

   • replacement：一个字符串，指定替换字符，必须只有一个字符。默认为 SentencePiece 中的配置。
   • add_prefix_space：一个布尔值，是否在首个单词之前没有空格的时候添加一个空格。

7. class tokenizers.pre_tokenizers.Punctuation( behavior = 'isolated' )：Punctuation pre-tokenizer ，在标点符号上进行拆分。

   参数：behavior：指定拆分之后如何处理标点符号。可以为 "removed", "isolated", "merged_with_previous", "merged_with_next", "contiguous" 。

8. class tokenizers.pre_tokenizers.Split( pattern, behavior, invert = False ) ：Split PreTokenizer ，基于指定的模式和行为来拆分。

   参数：

   • pattern：一个字符串或正则表达式，指定拆分模式。
   • behavior：一个字符串，指定拆分之后如何处理这个模式。可以为 "removed", "isolated", "merged_with_previous", "merged_with_next", "contiguous" 。
   • invert：一个布尔值，指定是否翻转 pattern 。

9. class class tokenizers.pre_tokenizers.UnicodeScripts() ：这个 pre-tokenizer 在不同的 language family 上进行拆分。遵从 SentencePiece Unigram 的实现。

10. class tokenizers.pre_tokenizers.Whitespace()：这个 pre-tokenizer 在使用如下的正则表达式进行拆分：\w+|[^\w\s]+ 。

11. class tokenizers.pre_tokenizers.WhitespaceSplit()：这个 pre-tokenizer 在空格上拆分，类似于 .split() 。

12. 示例：

3.3 Models

1. class tokenizers.models.Model() ：所有 Model 的基类。

   每个 model 代表一个实际的 tokenization 算法。

   方法：

   • get_trainer() -> Trainer：返回关联的 Trainer ，该 Trainer 用于训练该 model。

   • id_to_token(id) -> str：返回 id 关联的 token 字符串。

     参数：id：待转换的 ID 。

   • token_to_id(token) -> int ：返回 token 字符串关联的整数 id 。

     参数：token：待转换的 token 字符串。

   • tokenize( sequence ) -> A List of Token：把给定的字符串执行 tokenize ，返回一个 token 序列。

     参数：sequence：一个字符串。

   • save( folder, prefix) -> List[str]：在指定的目录中保存 model 。其中被创建的文件使用指定的前缀。如果目录中已有同名的文件，则直接覆盖同名文件。

     参数：

     • folder：模型保存的目录。
     • prefix：一个字符串，指定被保存的各种文件的文件名前缀。

     返回值：一个字符串列表，表示被保存的各种文件的文件名。

2. class tokenizers.models.BPE：BPE 模型。

   参数：

   • vocab：一个字典 Dict[str, int]，指定字符串 key 及其 id ，表示词表。
   • merges：token pair 的列表 List[Tuple[str, str]]，表示 merge 规则。
   • cache_capacity：一个整数，指定 BPE cache 包含的单词数量。 BPE cache 能够通过保存多个单词的 merge 操作的结果来加速该过程。
   • dropout：一个浮点数，指定 BPE dropout 比例。取值在 0.0 ~ 1.0 之间。
   • unk_token：一个字符串，指定 unknown token 。
   • continuing_subword_prefix：一个字符串，指定当该子词不是单词的首个子词时，子词的前缀，。
   • end_of_word_suffix：一个字符串，指定当该子词是单词的最后一个子词时，子词的后缀。
   • fuse_unk：一个布尔值，指定是否将连续的多个 unknown token 合并为单个 unknown token 。

   方法：

   • from_file( vocab, merges, **kwargs) -> BPE：从文件中初始化一个 BPE 。

     参数：

     • vocab：vocab.json 文件的路径。
     • merges：merges.txt 文件的路径。

     该方法等价于：

   • read_file( vocab, merges) -> A Tuple ：从文件中加载词表和 merge 规则。

     参数：参考 from_file() 。

3. class tokenizers.models.Unigram( vocab )：Unigram 模型。

   参数：

   • vocab：由字符串和浮点数组成的元组的列表 List[Tuple[str, float]] ，指定 token 及其 score，如 [("am", -0.2442), ...]

4. class tokenizers.models.WordLevel( vocab, unk_token )：WordLevel 模型。

   参数：参考 BPE 模型。

   方法：

   • from_file( vocab, un_token) -> WordLevel：从文件中初始化一个 WordLevel 。

     参数：

     • vocab：vocab.json 文件的路径。
     • un_token：一个字符串，指定 unknown token 。

   • read_file(vocab) -> Dict[str, int] ：从文件中读取词表。

     参数：参考 from_file 。

5. class tokenizers.models.WordPiece( vocab, unk_token, max_input_chars_per_word)：WordPiece 模型。

   参数：

   • vocab：一个字典 Dict[str, int]，指定字符串 key 及其 id ，表示词表。
   • unk_token：一个字符串，指定 unknown token 。
   • max_input_chars_per_word：一个整数，指定一个单词中允许的最大字符数。

   方法：

   • from_file(vocab, **kwargs) -> WordPiece：从文件中初始化一个 WordPiece 。

     参数：vocab：vocab.json 文件的路径。

   • read_file(vocab) -> Dict[Str, int]：从文件中读取词表。

     参数：参考 from_file 。

3.4 Trainers

1. class tokenizers.trainers.BpeTrainer：BPE Trainer，用于训练 BPE 模型。

   参数：

   • vocab_size：一个整数，表示final vocabulary 大小，包括所有的 token 和字母表 alphabet 。
   • min_frequency：一个整数，表示一个 pair 的频次至少为多少时才考虑被 merge 。
   • show_progress：一个布尔值，指定在训练期间是否展示进度条。
   • special_tokens：一个字符串列表，指定 special token 。
   • limit_alphabet：一个整数，指定字母表中最多保持多少个不同的字符。
   • initial_alphabet：一个字符串列表，指定初始的字母表。如果字符串包含多个字符，那么仅考虑首个字符。这个字母表可以包含训练数据集中不存在的字符。
   • continuing_subword_prefix：一个字符串，如果子词不是单词的首个子词，那么添加这个前缀。
   • end_of_word_suffix：一个字符串，如果子词是单词的末尾子词，那么添加这个后缀。

2. class tokenizers.trainers.UnigramTrainer：Unigram Trainer，用于训练 Unigram 模型。

   参数：

   • vocab_size, show_progress, special_tokens：参考 BpeTrainer 。
   • shrinking_factor：一个浮点数，指定在训练的每个 step 需要对词表规模缩放多少比例（即，保留 top 的多少）。
   • unk_token：一个字符串，指定 unknown token 。
   • max_piece_length：一个整数，指定 token 的最大长度（字符个数）。
   • n_sub_iterations：一个整数，指定裁剪词表之前执行 EM 算法的迭代次数。

3. class tokenizers.trainers.WordLevelTrainer：WordLevel Trainer，用于训练 WordLevel 模型。

   参数：参考 BpeTrainer 。

4. class tokenizers.trainers.WordPieceTrainer ： WordPiece Trainer，用于训练 WordPiece 模型。

   参数：参考 BpeTrainer 。

3.5 Post-processors

1. class tokenizers.processors.BertProcessing( sep, cls)：BERT 的 Post-processor 。

   参数：

   • sep：一个 (str, int) 的元组，给出 [SEP] token 及其 id 。
   • cls：一个 (str, int) 的元组，给出 [CLS] token 及其 id 。

   方法：

   • num_special_tokens_to_add(is_pair)：返回需要添加到 single/pair 句子的 special token 的数量。

     参数：is_pair：一个布尔值，指定预期的输入是单个句子还是句子对。

   • process(encoding, pair=None, add_special_tokens=True)：对指定的 encoding 执行后处理。

     参数：

     • encoding：单个句子的 encoding，类型为 tokenizer.Encoding 。
     • pair：一对句子的 encoding，类型为 tokenizer.Encoding 。
     • add_special_tokens：一个布尔值，指定是否添加 special token 。

   BertProcessing 会把 [SEP] token 和 [CLS] token 添加到被 tokenized 的 token 序列中。

2. class tokenizers.processors.ByteLevel( trim_offsets = True)：ByteLevel BPE 的 Post-processor 。

   参数：

   • trim_offsets：一个布尔值，是否从生成的 offsets 中移除空格。

   方法：参考 BertProcessing 。

   这个 Post-processor 会小心地裁剪 offsets 。默认情况下，ByteLevel BPE 可能会在生成的 token 中包含空格。如果你不希望 offsets 中包含这些空格，则可以使用这个 Post-processor 。

3. class tokenizers.processors.RobertaProcessing( sep, cls, trim_offsets=True, add_prefix_space=True)：Roberta 的 Post-processor 。

   参数：

   • sep,cls：参考 BertProcessing。
   • trim_offsets：参考 ByteLevel 。
   • add_prefix_space：一个布尔值，指定是否在 pre-tokenization 阶段启用了 add_prefix_space 。这个参数是为了配合 trim_offsets 使用。

   方法：参考 BertProcessing 。

4. class tokenizers.processors.TemplateProcessing(single, pair, special_tokens)：这是一个 Post-processor 的模板，以便将 special token 添加到相关的每个输入序列。、

   参数：

   • single：一个模板字符串或模板字符串列表，用于单个输入序列。如果是字符串，那么使用空格来拆分 token 。

   • pair：一个模板字符串或模板字符串列表，用于一对输入序列。如果是字符串，那么使用空格来拆分 token 。

     模板的标准格式为 <identifier>(:<type_id>) 。

     • 模板中可以基于 type_id 来占位，如 "[CLS] $0, $1, $2 [SEP]" ，此时 identifier 默认为 A 。
     • 模板中也可以基于 sequence identifier 来占位，如 "[CLS] $A, $B [SEP]" ，此时 type_id 默认为 0 。
     • 模板中也可以同时使用 type_id 和 sequence 来占位，如 "[CLS] $A:0 [SEP]" 。

   • special_tokens：一个元组序列，指定每个模板字符串使用的 special token 及其id 。

     或者是一个字典，键包括："id" ，指定 special token id；"ids"，指定关联的 ID；"tokens"：指定关联的 token 。

   方法：参考 BertProcessing 。

   以 BERT tokenizer 为例，它需要两个 special token ：[CLS] （用于第一个句子的开头）、 [SEP] （用于每个句子的结尾）。最终结果看起来如下所示：

   其中这一对输入序列的 type-id 如下：

   此时可以应用 TemplateProcessing 为：

   注意：[SEP]:1 表示最后一个 [SEP] 的 type_id = 1 。

3.6 Decoders

1. class tokenizers.decoders.BPEDecoder(suffix = '</w>')：BPE 解码器。

   参数：suffix ：一个字符串，用来表示单词结尾的后缀。在解码过程中，这个后缀将被替换为空格。

   方法：

   • decode(tokens)：解码给定的 token 列表，返回解码后的字符串。

2. class tokenizers.decoders.ByteLevel()：ByteLevel 解码器，用于 ByteLevel PreTokenizer 配合使用。

   方法：参考 BPEDecoder 。

3. class tokenizers.decoders.CTC( pad_token = '<pad>', word_delimiter_token = '|', cleanup = True) ：CTC 解码器。

   参数：

   • pad_token：一个字符串，由 CTC 使用来分隔一个新的 token 。
   • word_delimiter_token：一个字符串，表示单词的分隔符 token，它将被空格符替代。
   • cleanup：一个字符串，指定是否清理一些人工增加的 token ，如标点符号之前的空格。

   方法：参考 BPEDecoder 。

4. class tokenizers.decoders.Metaspace(replacement='▁', add_prefix_space =True) ：Metaspace 解码器。

   参数：

   • replacement：一个字符串，指定编码时的替换字符（必须为单个字符）。默认为 '▁' （U+2581），被 SentencePiece 所使用。
   • add_prefix_space：一个布尔值，指定编码时是否启用了 add_prefix_space 。

   方法：参考 BPEDecoder 。

5. class tokenizers.decoders.WordPiece(prefix='##', cleanup=True)：WordPiece 编码器。

   参数：

   • prefix：一个字符串，指定编码时的 prefix。
   • cleanup：一个布尔值，指定是否清理一些人工增加的 token ，如标点符号之前的空格。

   方法：参考 BPEDecoder 。

3.7 Tokenizer

1. class tokenizers.Tokenizer(model)：Tokenizer，它处理原始文本输入并输出一个 Encoding 对象。

   参数：

   • model：一个 Model 对象，代表 Tokenizer 使用到的核心算法，如 tokenizers.models.BPE 等等。

   属性：

   • decoder：一个 Decoder 对象，代表 Tokenizer 使用到的解码器，如 tokenizers.decoders.BPEDecoder 。

   • model：一个 Model 对象，代表 Tokenizer 使用到的核心算法。

   • normalizer：一个 Normalizer 对象，用于对输入进行标准化。

   • padding：一个字典，如果开启 padding，则它给出当前的 padding 参数。

     该属性无法被 set，可以用 enable_padding() 来开启。

   • post_processor：一个 PostProcessor 对象，用于后处理。

   • pre_tokenizer：一个 PreTokenizer 对象，用于前处理。

   • truncation：一个字典，如果开启 truncation，则它给出当前的 truncation 参数。

     该属性无法被 set，可以用 enable_truncation() 来开启。

   方法：

   • add_special_tokens(tokens) -> int：添加指定的 special token 到 Tokenizer。

     参数： tokens：一个字符串列表或 AddedToken 列表，指定被添加的 special token 。这些 special token 被添加到词表。

     返回值：词表中被新增的 token 数量。如果 special token 已经位于词表中，那么它就不是新增的了。

     这些 special token 不会被 model 处理（即，不会被拆分为多个 token），并且在解码期间从输出中被删除。

   • add_tokens(tokens) -> int ：添加指定的 token 到 Tokenizer。

     参数和返回值：参考 add_special_tokens 。

     这些 token 不会被 model 处理（即，不会被拆分为多个 token）。

   • decode( ids, skip_special_tokens = True) -> str：解码得到字符串。

     参数：

     • ids：一个整数序列，表示待解码的 token id 。
     • skip_special_tokens：一个布尔值，指定是否从解码结果中移除 special token 。

   • decode_batch( sequences, skip_special_tokens = True) -> List[str] ：解码一个 batch 的字符串。

     参数：

     • sequences：一个 batch 的整数序列，表示待解码的 token id 。
     • skip_special_tokens：参考 decode 。

   • enable_padding(direction = 'right', pad_id = 0, pad_type_id = 0, pad_token = '[PAD]', length = None, pad_to_multiple_of = None)：启用 padding 功能。

     参数：

     • direction：一个字符串，指定填充方式，可以是左填充 'left' 或右填充 'right' 。
     • pad_id：一个整数，指定 pad token 的 id 。
     • pad_token：一个字符串，指定 pad token 字符串。
     • length：一个整数，指定填充后的字符串长度。如果为 None，则选择 batch 中的最长序列的长度。
     • pad_to_multiple_of：一个整数，假设为 n ，那么填充后的长度与 2n 对齐。例如，length=250，但是 pad_to_multiple_of=8，那么将填充到长度为 256 。

   • enable_truncation( max_length, stride=0, strategy = 'longest_first', direction='right') ：启用 truncation 功能。

     参数：

     • max_length：一个整数，指定截断后的字符串长度。

     • stride：一个整数，指定在溢出序列中，需要包含前一个序列的长度。

       溢出序列指的是被截断后的尾部序列。如 abcdefg，截断长度为 4，stride=2，那么截断方式为：abcd, cdef, efg 。

     • strategy：一个字符串，指定截断的策略。可以为："longest_first"、"only_first "、"only_second" 。

       其中 "only_first "、"only_second" 用于句子对，仅对第一个句子或第二个句子进行截断。

     • direction：一个字符串，指定截断方向。可以为："left"、"right" 。

   • encode(sequence, pair = None, is_pretokenized = False, add_special_tokens = True) -> Encoding ：编码指定的句子或句子对，返回编码结果。

     参数：

     • sequence：一个 InputSequence 对象，指定输入的句子。如果 is_pretokenized =True，那么 sequence 是 PreTokenizedInputSequence 对象；否则是 TextInputSequence 对象。
     • pair：一个 InputSequence 对象，指定输入的句子pair 。如果 is_pretokenized =True，那么 sequence 是 PreTokenizedInputSequence 对象；否则是 TextInputSequence 对象。
     • is_pretokenized：一个布尔值，指定输入是否已经被 pre-tokenized 。
     • add_special_tokens：一个布尔值，指定是否添加 special token 。

   • encode_batch(input, is_pretokenized = False, add_special_tokens = True) -> List[Encoding] ：编码一个 batch 的句子或句子对，返回编码结果。

     参数：

     • input： TextInputSequence 或者 PreTokenizedInputSequence 的一个列表。参考 encode() 。
     • is_pretokenized/add_special_tokens：参考 encode() 。

   • from_buffer( buffer ) -> Tokenizer：从 buffer 中创建并返回一个 Tokenizer 。

     参数：buffer：一个 bytes ，包含了已经序列化好的 Tokenizer 。

   • from_file( path) -> Tokenizer：从文件中创建并返回一个 Tokenizer 。

     参数：path：一个本地 JSON 文件，包含了已经序列化好的 Tokenizer 。

   • from_pretrained(identifier, revision = 'main', auth_token = None) -> Tokenizer ：从 Hugging Face Hub 上的已有文件来创建并返回一个 Tokenizer 。

     参数：

     • identifier：一个字符串，用于指定 Hugging Face Hub 上的一个模型，它包含一个 tokenizer.json 文件。
     • revision：指定选择 Hugging Face Hub 上的模型的哪个 git branch 或者 git commit id 。
     • auth_token：一个字符串，指定 auth token 从而用于访问 Hugging Face Hub 上的私有 repository 。

   • from_str(json) -> Tokenizer：从字符串中创建并返回一个 Tokenizer 。

     参数：json：一个有效的 JSON 字符串，表示已经序列化好的 Tokenizer 。

   • get_vocab( with_added_tokens = True) -> Dict[str, int] ：返回词表（token 及其 id ）。

     参数：

     • with_added_tokens：一个布尔值，指定是否包含 added token 。

   • get_vocab_size( with_added_tokens = True) ->int ：返回词表的大小。

     参数：参考 get_vocab() 。

   • id_to_token(id) -> str：将 id 转换回字符串。如果 id 不在词表中，则返回 None 。

     参数：id：一个整数，表示要转换的 id 。

   • no_padding()：关闭 padding 。

   • no_truncation()：关闭 truncation 。

   • num_special_tokens_to_add( is_pair)：返回预期要添加到单个句子或者句子对中的 special token 的数量。

     参数：is_pair：一个布尔值，表示要计算单个句子的还是句子对的 special token 数量。

   • post_process(encoding, pair = None, add_special_tokens = True ) -> Encoding：final 后处理。

     参数：

     • encoding：一个 Encoding 对象，表示对单个句子的编码结果。
     • pair：一个 Encoding 对象，表示对句子对的编码结果。
     • add_special_tokens：一个布尔值，指定是否添加 special token 。

     后处理步骤包括：

     • 根据 truncation 参数执行截断（根据 enable_truncation()来开启）。
     • 应用 PostProcessor 。
     • 根据 padding 参数执行填充（根据 enable_padding() 来开启）。

   • save(path, pretty=True)：将 Tokenizer 保存到指定路径的文件。

     参数：

     • path：一个字符串，指定保存文件的路径。
     • pretty：一个布尔值，指定保存的 JSON 文件是否需要被 pretty formated 。

   • to_str(pretty = False) -> str：返回一个字符串代表被序列化的 Tokenizer 。

   • token_to_id(token) -> int：将给定的 token 转换为对应的 id。如果 token 不在词表中，则返回 None 。

     参数：token：一个字符串，指定待转换的 token 。

   • train(files, trainer = None)：利用给定的文件来训练 Tokenizer 。

     参数：

     • files：一个字符串列表，指定用于训练 Tokenizer 的文件路径。
     • trainer：一个 Trainer 对象，指定用于训练 Model 的 trainer 。

     该方法从文件中一行一行地读取，保留所有的空格和换行符。

   • train_from_iterator(iterator, trainer=None, length=None)：利用给定的迭代器来训练 Tokenizer 。

     参数：

     • iterator：一个 Iterator 对象，对它迭代的结果返回字符串或者字符串列表。
     • trainer：一个 Trainer 对象，指定用于训练 Model 的 trainer 。
     • length：一个整数，指定 iterator 中的序列数量，这用于提供有意义的进度跟踪。

2. tokenizers.InputSequence：代表所有类型的输入序列，作为 Tokenizer 的输入。

   如果 is_pretokenized=False，则为 TextInputSequence；如果 is_pretokenized=True，则为 PreTokenizedInputSequence 。

   • tokenizers.TextInputSequence：一个字符串，代表一个输入序列。

     TextInputSequence 就是 str 的别名。

   • tokenizers.PreTokenizedInputSequence：一个 pre-tokenized 的输入序列，可以为一个字符串列表、或者一个字符串元组。

     PreTokenizedInputSequence 是 Union[List[str], Tuple[str]] 的别名。

3. tokenizers.EncodeInput ：代表所有类型的、用于 batch 编码的输入序列，作为 Tokenizer 的 batch 编码的输入。

   如果 is_pretokenized=False，则为 TextEncodeInput；如果 is_pretokenized=True，则为 PreTokenizedEncodeInput 。

   • tokenizers.TextEncodeInput：用于编码的文本输入，可以为 TextInputSequence 的一个元组、或者长度为 2 的列表。

     TextEncodeInput 是 Union[str, Tuple[str, str], List[str]] 的别名。

   • tokenizers.PreTokenizedEncodeInput： pre-tokenized 的、用于编码的文本输入。可以为 PreTokenizedInputSequence 的一个序列、或者一对序列（每个元素为 PreTokenizedInputSequence 的元组或者长度为 2 的列表）。

     PreTokenizedEncodeInput 是 Union[List[str], Tuple[str], Tuple[Union[List[str], Tuple[str]], Union[List[str], Tuple[str]]], List[Union[List[str], Tuple[str]]]] 的别名。

4. class tokenizers.AddedToken(content, single_word=False, lstrip=False, rstrip=False, normalized=True)：代表要被添加到 Tokenizer 中的一个 token 。

   参数：

   • content：一个字符串，指定 token 的内容。
   • single_word：一个布尔值，指定该 token 是否仅匹配单个 word 。例如，该值为 True 时，"ing" 不会匹配单词 "playing" ；改值为 False 时，"ing" 可以匹配单词 "playing" 。
   • lstrip：一个布尔值，指定是否移除该 token 的所有左侧空格。
   • rstrip：一个布尔值，指定是否移除该 token 的所有右侧空格。
   • normalized：一个布尔值，指定该 token 是否匹配输入文本的 normalized 版本。

5. class tokenizers.Encoding()：Encoding 代表 Tokenizer 的输出。

   属性：

   • attention_mask：一个整数列表，给出attention mask ，表示哪些 token 应该被 attended （1 对应的） 、哪些不应该被 attended （0 对应的）。

   • ids：一个整数列表，给出编码后的 ID 列表。

   • n_sequences：一个整数，返回 Encoding 中包含多少个句子。

   • offsets：元组(int, int) 的一个列表，指定每个 token 的偏移量（相对于文本开头）。通过这个 offsets 以及给定的文本，你可以获取对应的 token 。

   • overflowing： overflowing Encoding 的一个列表。当使用截断时， Tokenizer 会根据需要将输出分成尽可能多的部分，从而匹配指定的 max length 。这个字段允许你检索所有截断之后的、后续的片段。

     当你使用句子对时，overflowing pieces 将包含足够多的变化，从而覆盖所有可能的组合，同时考虑到所提供的 max length 。

   • sequence_ids：一个整数列表，表示序列的 id （一个序列就是一个句子）。每个 id 代表一个句子并关联到该句子的每个 token 。

     注意，如果 token 属于任何句子（如 special token ），那么它的 sequence_id 为 None 。

   • special_token_mask：一个整数列表，指定哪些 token 是 special token、哪些不是。

   • tokens：一个字符串列表，表示生成的 token 序列。

   • type_ids：一个整数列表，表示生成的 type ID。常用于序列分类或问答任务，使得语言模型知道每个 token 来自于哪个输入序列。

     它和 sequence_ids 相同的功能。

   • word_ids：一个整数列表，指定每个单词的位置编号（用于指示哪些 token 是属于同一个单词）。它们表示每个 token 关联的单词的位置。

     如果输入是 pre-tokenized，那么它们对应于给定的 input label 的 ID；否则它们对应于所使用的 PreTokenizer 定义的单词索引。

     例如，如果 word_ids = [0,0,0,1] ，那么表明前三个 token 都属于同一个单词，第四个 token 属于另一个单词。

   • words：一个整数的列表，指定生成的单词的索引。将来被废弃，推荐使用 word_ids 属性。

   方法：

   • char_to_token(char_pos, sequence_index=0) -> int：返回包含指定字符的 token 是 token 序列中的第几个 token 。

     参数：

     • char_pos：一个整数，指定目标字符在输入序列的哪个位置。
     • sequence_index：一个整数，指定目标字符位于哪个句子。

   • char_to_word(char_pos, sequence_index=0) -> int ：返回包含指定字符是该句子中的第几个单词。

     参数：参考 char_to_token() 。

   • merge( encodings, growing_offsets = True ) -> Encoding：合并 encoding 列表到 final Encoding 。

     参数：

     • encodings：一个 Encoding 列表，表示待合并的 encoding 。
     • growing_offsets：一个布尔值，指定合并过程中，偏移量是否需要累加。

   • pad(length, direction = 'right', pad_id = 0, pad_type_id = 0, pad_token = '[PAD]' ) ：将 Encoding 填充到指定长度。

     参数：

     • length：一个整数，指定要填充到的长度。
     • direction：一个字符串，指定填充方式，可以是左填充 'left' 或右填充 'right' 。
     • pad_id：一个整数，指定 pad token 的 id 。
     • pad_type_id：一个整数，指定 pad token 对应的 type ID 。
     • pad_token：一个字符串，指定 pad token 字符串。

   • set_sequence_id(sequence_id)：设定为当前 Encoding 中的所有 token 设置 sequence_id 。

     参数：sequence_id：一个整数，指定 sequence_id 。

   • token_to_chars(token_index) -> Tuple[int, int] ：获取指定 token 的偏移量。通过这个偏移量，我们可以从原始的输入序列中获取到该 token 。

     参数：token_index：被编码的序列中的 token 的索引。

   • token_to_sequence(token_index) -> int ：获取指定 token 的 sequence id 。

     参数：token_index：被编码的序列中的 token 的索引。

     对于单个句子的输入，返回结果通常是 0 ；对于句子对的输入，如果 token 位于第一个句子则返回 0；如果位于第二个句子则返回 1 。

   • token_to_word(token_index) -> int：获取包含指定 token 的单词是该句子中的第几个单词。

     参数：token_index：被编码的序列中的 token 的索引。

   • truncate(max_length, stride=0, direction='right')：截断 Encoding 到指定的长度。

     参数：

     • max_length：一个整数，指定要截断到的长度。
     • stride：一个整数，指定每个 overflowing 片段包含前一个片段的长度（以 token 为基本单位）。
     • direction：一个字符串，指定截断方向。可以为 'right' 或 'left' 。

     如果 Encoding 代表多个序列，那么截断之后，这个信息被丢失。结果被认为是单个序列。

   • word_to_chars(word_index, sequence_index = 0) -> Tuple(int, int) ：返回指定的单词在原始句子中的区间。

     参数：

     • word_index：一个整数，指定了目标单词的索引。
     • sequence_index：一个整数，指定目标单词位于哪个句子。

   • word_to_tokens(word_index, sequence_index = 0) -> Tuple(int, int)：返回指定的单词在 token 序列中的区间。

     参数：参考 word_to_chars 。

6. class tokenizers.tools.Annotation(start: int, end:int, label:str)：一个 Annotation ，用于可视化。

   参数：

   • start：一个整数，指定位于字符串中的开始位置。
   • end：一个整数，指定位于字符串中的结束位置。
   • label：一个字符串，指定 label 字符串。

7. class tokenizers.tools.EncodingVisualizer(tokenizer: Tokenizer, default_to_notebook: bool = True, annotation_converter:typing.Union[typing.Callable[[typing.Any], tokenizers.tools.visualizer.Annotation], NoneType] = None )：构建一个 EncodingVisualizer 。

   参数：

   • tokenizer：一个Tokenizer 对象，表示 tokenizer 实例。
   • default_to_notebook：一个布尔值，指定是否渲染 html 输出从而适配 notebook 。
   • annotation_converter：一个可调用对象，它通常是一个 lambda 函数，接受一个任意类型的输入并返回一个 Annotation 对象。

   方法：

   • __call__(text: str, annotations: typing.List[tokenizers.tools.visualizer.Annotation] = [], default_to_notebook: typing.Optional[bool] = None )：对给定的文本构建一个可视化。

     参数：

     • text：一个字符串，指定需要被 tokenize 的字符串。
     • annotations：text 对应的一个列表的注解。可以是一个 Annotation 类，或者通过一个转换函数返回一个 Annotation 。
     • default_to_notebook：一个布尔值，如果为 True 则渲染 html 字符串到 notebook；否则直接返回一个 html 字符串。

四、Tokenizer 库的应用

4.1 从头开始训练 WordPiece

1. 代码：

2. 要在 Transformers 中使用这个 tokenizer，我们必须将它封装在一个 PreTrainedTokenizerFast 类中。

   • 如果是Transformers 已有的模型，如 BERT，那么就可以用对应的 PreTrainedTokenizerFast 子类，如 BertTokenizerFast 。

   • 或者也可以直接使用 PreTrainedTokenizerFast，方法为：

     注意：我们必须手动设置所有 special token ，因为 PreTrainedTokenizerFast 无法从 tokenizer 对象推断出这些 special token 。

     虽然 tokenizer 有 special token 属性，但是这个属性是所有 special token 的集合，无法区分哪个是 CLS、哪个是 SEP 。

   最后，这些 wrapped_tokenizer 可以使用 save_pretrained() 方法或 push_to_hub() 方法来保存到 Hugging Face Hub 。其中 save_pretrained() 方法会保存三个文件：'tokenizer_config.json'、'special_tokens_map.json'、'tokenizer.json' 。

4.2 从头开始训练 BPE

1. 代码：

2. 我们可以把训练好的 tokenizer 封装在一个 PreTrainedTokenizerFast 类中，从而在 Transformers 中使用：

   • 直接使用 GPT2TokenizerFast：

   • 使用 PreTrainedTokenizerFast 类：

4.3 从头开始训练 Unigram

1. 代码：

2. 我们可以把训练好的 tokenizer 封装在一个 PreTrainedTokenizerFast 类中，从而在 Transformers 中使用：

   • 直接使用 XLNetTokenizerFast：

   • 使用 PreTrainedTokenizerFast 类：

五、Tokenizer in Transformers

1. tokenizer 负责为模型准备 input。大多数 tokenizer 有两种风格：基于 Python 的实现、以及基于 Rust library Tokenizer 的 "Fast" 实现。

   这个 "Fast" 实现的优点：在 batched tokenization 、以及原始字符串到 token space 之间的方法上（如，获得给定 token 的 span 时），获得显著的加速。

2. PreTrainedTokenizer 基类和 PreTrainedTokenizerFast 基类实现了通用的方法，它们都依赖于SpecialTokensMixin 、以及包含通用方法的 PreTrainedTokenizerBase 。

5.1 PreTrainedTokenizerBase

1. class PreTrainedTokenizerBase(**kwargs)：PreTrainedTokenizer 和 PreTrainedTokenizerFast 的基类。

   参数：

   • model_max_length：一个整数，指定 transformer model 的输入的 max 长度（以 token 为单位衡量）。当 tokenizer 采用 from_pretrained() 被加载时，model_max_length 被设置为 transformer model 关联的 max_model_input_sizes 值。

     如果未提供，则默认为 VERY_LARGE_INTEGER （等于 int(1e30)）。

   • padding_side：一个字符串，指定填充发生在哪一侧。可以为 'right' 或 'left' 。默认从相同名字的 class attribute 中选取。

   • truncation_side：一个字符串，指定截断发生在哪一侧。可以为 'right' 或 'left' 。默认从相同名字的 class attribute 中选取。

   • model_input_names：一个字符串列表，指定模型的前向传播所接受的 input 的列表，如 ["token_type_ids", "attention_mask"] 。默认从相同名字的 class attribute 中选取。

   • bos_token：一个字符串或者 AddedToken，表示句子开始的 special token 。self.bos_token 将和 self.bos_token_id 关联。

   • eos_token：一个字符串或者 AddedToken，表示句子结束的 special token 。self.eos_token 将和 self.eos_token_id 关联。

   • unk_token：一个字符串或者 AddedToken，表示 out-of-vocabulary token 的 special token 。self.unk_token 将和 self.unk_token_id 关联。

   • sep_token：一个字符串或者 AddedToken，表示同一个输入中分隔两个不同句子的 special token 。self.sep_token 将和 self.sep_token_id 关联。

   • pad_token：一个字符串或者 AddedToken，表示 padding token 的 special token 。self.pad_token 将和 self.pad_token_id 关联。

   • cls_token：一个字符串或者 AddedToken，表示 cls token 的 special token 。self.cls_token 将和 self.cls_token_id 关联。

   • mask_token：一个字符串或者 AddedToken，表示 mask token 的 special token 。self.mask_token 将和 self.mask_token_id 关联。

   • additional_special_tokens：字符串或者 AddedToken 的一个元组或列表，表示额外的 special token 。可以确保它们不会被 tokenization 过程所拆分。self.additional_special_tokens 将和 self.additional_special_tokens_ids 关联。

2. class attribute（被派生类所重写）：

   • vocab_files_names：一个字典 Dict[str, str]，键为每个模型的初始化方法中的针对 vocabulary file 的 keyword name ，值为 vocabulary file 的文件名。
   • pretrained_vocab_files_map：一个字典的字典 Dict[str, Dict[str, str]] ，high-level 的键为每个模型的初始化方法中的针对 vocabulary file 的 keyword name ，low-level 的键为预训练模型的简称 short-cut-name ，值为预训练的词表文件的 url 。
   • max_model_input_sizes：一个字典 Dict[str, int] ，键为预训练模型的简称，值为该模型的序列输入的最大长度。如果模型没有最大输入大小，则为 None 。
   • pretrained_init_configuration：一个字典的字典，Dict[str, Dict[str, Any]]，键为预训练模型的简称，值为包含特定参数的字典。当使用 from_pretrained() 方法加载 tokenizer 时，这些参数将传递给针对该预训练模型的 tokenizer class 的初始化方法。
   • model_input_names：字符串的一个列表，指定模型的前向传播所接受的 input 的列表。
   • padding_side：一个字符串，指定填充发生在哪一侧。
   • truncation_side：一个字符串，指定截断发生在哪一侧。

3. 方法：

   • __call__：核心方法，用于执行 tokenization 过程从而为模型准备输入。

     参数：

     • text：一个字符串、字符串的列表、字符串的列表的列表，指定需要被编码的序列或 batched 序列。每个序列可以是一个字符串（原始文本）、或者字符串的列表（pretokenized 字符串）、或者字符串的列表的列表（batched 的pretokenized 字符串）。

       此外，如果你提供了字符串的列表，那么必须设置 is_split_into_words 参数从而消除歧义。如果 is_split_into_words=True，此时字符串的列表代表 pretokenized 字符串；如果 is_split_into_words=False，此时字符串的列表代表 batched 的原始字符串。

     • text_pair：一个字符串、字符串的列表、字符串的列表的列表，指定需要被编码的序列或 batched 序列。格式的解释参考 text 。

     • text_target：一个字符串、字符串的列表、字符串的列表的列表，指定需要被编码的 target text 的序列或 batched 序列。格式的解释参考 text 。

     • text_pair_target：一个字符串、字符串的列表、字符串的列表的列表，指定需要被编码的 target text 的序列或 batched 序列。格式的解释参考 text 。

     • add_special_tokens：一个布尔值，指定是否使用与模型相关的 special token 来编码序列。

     • padding：一个布尔值、字符串、或 PaddingStrategy，指定启用填充并控制填充。可以为：

       • True 或 "longest"：填充到 batch 中最长的序列。如果仅提供单个序列，则不填充。
       • "max_length"：填充到由 max_length 所指定的最大长度，或填充到模型可接受的最大输入长度（如果 max_length 参数未提供）。
       • False 或 "do_not_pad" （默认值）：不填充。此时 batch 的输出可能具有不同的序列长度。

     • truncation：一个布尔值、字符串、或 TruncationStrategy，指定启用截断并控制截断。可以为：

       • True 或 "longest_first"：截断到由参数 max_length 指定的最大长度，或截断到模型可接受的最大输入长度（如果 max_length 参数未提供）。

         如果输入是序列的 pair，那么将同时截断第一个序列和第二个序列，然后根据两两组合进行笛卡尔积得到多个结果。假设第一个序列为 abc，第二个序列为 xyz，假设 max_length=2，那么得到四个结果：(ab, xy), (c, xy), (ab, z), (y,z) 。

       • "only_first"：截断到由参数 max_length 指定的最大长度，或截断到模型可接受的最大输入长度（如果 max_length 参数未提供）。

         如果输入是序列的 pair，那么仅截断第一个序列。

       • "only_second"：截断到由参数 max_length 指定的最大长度，或截断到模型可接受的最大输入长度（如果 max_length 参数未提供）。

         如果输入是序列的 pair，那么仅截断第二个序列。

       • False 或 "do_not_truncate" （默认值）：不截断。此时 batch 的输出可能出现超过模型可接受的最大输入长度。

     • max_length：一个整数控制，控制 truncation/padding 使用的最大长度。如果未设置或者为 None，则使用预定义的 model maximum length 。如果模型没有特定的 maximum input length （如 XLNet），那么 truncation/padding 到最大长度的能力将被禁用。

     • stride：一个整数，默认为 0。如果 return_overflowing_tokens = True ，那么返回的 overflowing token 将包含被截断的序列的末尾的一些 token ，那么 stride 参数将指定 truncated sequence 和 overflowing sequence 之间的重叠 token 的数量。

     • is_split_into_words：一个布尔值，指定提供的输入字符串是否已经被 pre-tokenized 。如果为 True，那么 tokenizer 假设输入已被拆分为单词，那么 tokenizer 将对这些单词进行 tokenize 。

     • pad_to_multiple_of：一个整数，指定将序列填充到指定的倍数。这对于在 NVIDA 硬件上使用 Tensor Cores 非常有用。

     • return_tensors：一个字符串或 TensorType，指定返回张量而不是返回 python 整数列表。可以为："tf" （TensorFlow 张量）、"pt" （Pytorch 张量）、"np"（np.ndarray 对象）。

     • return_token_type_ids：一个布尔值，指定是否返回 token type ID 。如果为 None，则将根据特定 tokenizer 的默认值（由 return_outputs 属性来定义）来返回 token type ID 。

     • return_attention_mask：一个布尔值，指定是否返回 attention mask 。如果为 None，则将根据特定 tokenizer 的默认值（由 return_outputs 属性来定义）来返回 attention mask 。

     • return_overflowing_tokens：指定是否返回 overflowing token sequence 。如果为 sequence pair 或者 batched 的 sequence pair ，并且 truncation_strategy = 'longest_first'/True ，那么抛出异常而不是返回 overflowing token 。

     • return_special_tokens_mask：一个布尔值，指定是否返回 special tokens mask 。

     • return_offsets_mapping：一个布尔值，指定是否为每个 token 返回 (char_start, char_end) 的偏移量。

       这仅在从 PreTrainedTokenizerFast 继承的 fask tokenizer 上可用。如果使用 Python tokenizer，则抛出 NotImplementedError 异常。

     • return_length：一个布尔值，指定是否返回被编码的 input 的长度。

     • verbose：一个布尔值，指定是否打印更多信息和警告。

     • **kwargs：关键字参数，传递给 self.tokenize() 方法。

     返回值：一个 BatchEncoding 对象。

   • as_target_tokenizer()：临时设置 tokenizer 对 target 进行编码（一对句子的第二个句子）。对 seq-to-seq 模型关联的 tokenizer 非常有用，这些模型需要对 label 序列进行稍微不同的处理。

   • batch_decode()：通过调用 decode 方法将 token id 的列表的列表（内层列表表示一个序列，外层列表表示 batch）转换成字符串的列表。

     参数：

     • sequences：tokenized input id 的列表，表示解码的 id 序列。它可以从 __calll__ 方法返回而来。
     • skip_special_tokens：一个布尔值，指定是否从解码结果中移除 special token 。
     • clean_up_tokenization_spaces：一个布尔值，指定是否清理 tokenization 空格。
     • kwargs ：关键字参数，将传递给具体于底层模型的 decode() 方法。

     返回值：一个字符串列表，表示解码结果。

   • batch_encode_plus()：对序列的一个列表、或者 sequence pair 的一个列表进行 tokenize 和 prepare 。该方法被废弃，推荐使用 __call__() 方法。

     参数：

     • batch_text_or_text_pairs：一个 batch 的序列、或者一个 batch 的 sequence pair 。
     • 其它参数参考 __call__() 方法。

     返回值：一个 BatchEncoding 对象。

   • build_inputs_with_special_tokens(token_ids_0: List[int], token_ids_1: Optional[List[int]] = None) -> List[int]：向 model input 中插入 special token 。

     参数：

     • token_ids_0：一个整数列表，指定第一个 tokenized 序列。
     • token_ids_：一个整数列表，指定第二个 tokenized 序列。

     返回值：一个整数列表，表示插入了 special token 之后的 model input 。

     注意，这里面的实现并没有添加 special token，并且该方法需要被子类所重写。

   • clean_up_tokenization(out_string: str) -> str ：执行一些简单的英文 tokenization artifact （如标点符号前的空格，以及缩写形式）。

     参数：out_string：待清理的文本。

     返回值：清理后的文本。

   • convert_tokens_to_string(tokens: typing.List[str]) -> str ：将一个 token 序列转换成单个字符串。

     参数：tokens：一个 token 序列。

     返回值：转换后的字符串。

     最简单的转换方式为 " ".join(tokens)，但是我们可能需要移除 sub-word 的某些前缀（如 ## ）。

   • create_token_type_ids_from_sequences(token_ids_0: List[int], token_ids_1: Optional[List[int]] = None) -> List[int]：创建 token type ID 。

     参数：

     • token_ids_0：一个整数列表，指定第一个 tokenized 序列。
     • token_ids_：一个整数列表，指定第二个 tokenized 序列。

     返回值：一个整数列表，表示 token type ID 。

   • decode()：把 token id 的一个序列转换成字符串，类似于 self.convert_tokens_to_string(self.convert_ids_to_tokens(token_ids)) 。

     参数：

     • token_ids：tokenized input id 的列表，它可以从 __calll__ 方法返回而来。
     • 其它参数参考 batch_decode() 。

     返回值：解码后的字符串。

   • encode()：将一个字符串转换为 token id 序列，它类似于 self.convert_tokens_to_ids(self.tokenize(text)) 。

     参数：

     • text：指定待编码的第一个字符串。可以为一个字符串、一个字符串的列表（表示 tokenized string ）、一个整数的列表（通过 convert_tokens_to_ids 将 tokenized string 转换而来）。
     • text_pair：指定待编码的第二个字符串。格式参考 text 。
     • 其它参数参考 batch_encode_plus() 方法 。

     返回值：文本对应的 tokenized id 。

   • encode_plus()：对序列或 sequence pair 进行 tokenize 和 prepare 。该方法被废弃，推荐使用 __call__() 方法。

     参数：

     • text/text_pair：参考 encode() 方法。
     • 其它参数参考 batch_encode_plus() 方法 。

     返回值：一个 BatchEncoding 对象。

   • from_pretrained(pretrained_model_name_or_path: Union[str, os.PathLike], *init_inputs, **kwargs) ：从一个预定义的 tokenizer 中初始化一个 PreTrainedTokenizerBase （或者派生类）的对象。

     参数：

     • pretrained_model_name_or_path：一个字符串或者 os.PathLike 对象，指定预定义的 tokenizer 的位置。可以为：

       • 一个字符串，指定托管在 huggingface.co 上的 model repo 中的预定义 tokenizer 的 model id 。有效的 model id 可以位于 root-level，如 bert-base-uncased ；也可以位于某个 namespace 下，如 huaxz/bert-base-german-cased 。
       • 包含 vocabulary 文件的目录的路径，这些 vocabulary 被 tokenizer 所要求。这个路径可以由 save_pretrained() 方法来得到。
       • 指向单个 vovabulary file 的文件名（被废弃，因为无法应用于所有派生类），例如 BERT/XLNet 的 tokenizer 只需要单个 vocabulary file 。

     • cache_dir：一个字符串或者 os.PathLike 对象，指定下载的 predefined tokenizer 词表文件被缓存的目录。

     • force_download：一个布尔值，指定是否强制下载词表文件并覆盖已被缓存的版本（如果已经存在的话）。

     • resume_download：一个布尔值，指定是否删除未完整接收的文件。否则，如果存在这样的文件，将尝试恢复下载。

     • proxies：一个字典，指定协议或端口的代理服务器，如 {'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'} 。

     • use_auth_token：一个字符串或布尔值，指定 authorization token 用于认证。如果为 True，则使用 huggingface-cli 登录时所生成的 token （存储在 ~/.huggingface）。

     • local_files_only：一个布尔值，指定是否仅依赖于本地文件而不尝试下载任何文件。

     • revision：一个字符串，指定要使用的 specific model version 。它可以是 git branch 名称、git tag 名称、或者 git commit id 。因为 huggingface.co 依赖于 git-based 系统。

     • subfolder：一个字符串，如果相关文件位于 huggingface.co 模型的 model repo 的子目录中时，需要指定该参数。

     • inputs：其它的位置参数，用于传递给 Tokenizer__init__() 方法。

     • kwargs：其它的关键字参数，用于传递给 Tokenizer__init__() 方法。可以用于设置 special token，如 bos_token, eos_token,... 。

     返回值：一个初始化好的 tokenizer 。

   • get_special_tokens_mask(self, token_ids_0: List[int], token_ids_1: Optional[List[int]] = None, already_has_special_tokens: bool = False) -> List[int]：获取 special token mask 。

     参数：

     • token_ids_0：一个整数列表，指定第一个序列的 token id 。
     • token_ids_1：一个整数列表，指定第二个序列的 token id 。
     • already_has_special_tokens：一个布尔值，指定 token list 是否已经使用 special token 进行了格式化。

     返回值：一个整数列表，每个元素取值为 0 或 1，其中 1 代表该位置是 special token 。

   • get_vocab() -> Dict[str, int]：获取词表，它是一个 token 字符串到 token id 的字典。

     当 token 位于词表中时， tokenizer.get_vocab()[token] 等价于 tokenizer.convert_tokens_to_ids(token) 。

   • pad()：填充单个 encoded input 或者 batch encoded input 到指定的长度（或 batch 内的最大长度）。注意，对于 fask tokenizer，直接调用 __call__() 方法要比 encode() + pad() 方法快得多。

     参数：

     • encoded_inputs： 单个 tokenized input ，或者 batched 的 tokenized input 。
     • 其它参数：参考 __call__() 。

     返回值：一个 BatchEncoding 对象。

   • prepare_for_model()：

     参数：

     • ids：一个整数列表，指定第一个序列的 tokenized input id 。
     • pair_ids：一个整数列表，指定第二个序列的 tokenized input id 。
     • 其它参数：参考 __call__() 。

     返回值：一个 BatchEncoding 对象。

     对 input id 的序列、 input id 的一对序列进行 prepare，以便模型可以使用。它添加 special token、截断序列。

     注意，如果 pair_ids 不是 None，且 truncation_strategy ='longest_first' / True ，那么抛出异常。

   • prepare_seq2seq_batch()：为翻译任务准备 model input。

     参数：

     • src_texts：一个文档序列，指定 source 文本。
     • tgt_texts：一个文档序列，指定 target 文本。
     • max_length：一个整数，指定编码器输入的最大长度。如果为 None，则使用预定义的 model maximum length 。如果模型没有特定的 maximum input length （如 XLNet），那么 truncation/padding 到最大长度的能力将被禁用。
     • max_target_length：一个整数，指定解码器输入的最大长度。如果为 None，则使用 max_length 值。
     • 其它参数：参考 __call__() 。

     返回值：一个 BatchEncoding 对象。

   • push_to_hub()：将 tokenizer 文件上传到 Model Hub （对应于本地 repo clone 的远程 repo path 或 repo name）。

     参数：

     • repo_id：一个字符串，指定你的 tokenizer 要被 push 到的 repository 的名字。它应该包含你的 organization name 。
     • use_temp_dir：一个字符串，指定在将文件推送到 Hub 之前是否使用临时目录来存储文件。如果没有 repo_id 名字的目录，则默认为 True；否则默认为 False 。
     • commit_message：一个字符串，指定 git commit mesage 。默认为 "Upload tokenizer" 。
     • private：一个字符串，指定被创建的 repository 是否是 private 的。
     • use_auth_token：参考 from_pretrained() 。
     • max_shard_size：一个整数或者字符串，仅用于模型，指定 checkpoint 被分片之前的最大的大小。checkpoint 将被分片使得每个文件低于这个大小。默认为 "10GB" 。如果是字符串，需要指定单位。
     • create_pr：一个布尔值，指定是否创建一个 PR 还是直接 commit 。

   • register_for_auto_class(auto_class = 'AutoTokenizer')：以指定的 auto class 来注册当前的 class。仅用于自定义的 tokenizer，因为库中的 tokenizer 已经映射到 AutoTokenizer 。

     参数：auto_class：一个字符串或 type，指定这个新的 tokenizer 注册到哪个 class 。

   • save_pretrained()：保存 full tokenizer state 。

     参数：

     • save_directory：一个字符串或者 os.PathLike 对象，指定将 tokenizer 保存到哪里。

     • legacy_format：一个布尔值，仅适用于 fast tokenizer。如果为 None ，那么如果存在 legacy format 就以该格式保存 tokenizer；如果不存在 legacy format 就以统一的 JSON 格式保存 tokenizer。其中， legacy format 具有 tokenizer specific vocabulary 文件和独立的 added_tokens 文件。

       如果为 False，则将仅以统一的 JSON 格式保存 tokenizer 。如果为 True ，则以 legacy format 格式保存 tokenizer。

       legacy format 格式与 slow tokenizer 是不兼容的，因此无法加载到 slow tokenizer 中。

     • filename_prefix：一个字符串，指定添加到 tokenizer 保存文件的文件名前缀。

     • push_to_hub：一个布尔值，指定是否在保存之后将 tokenizer 推送到 Hugging Face Hub 上。你可以设置 repo_id 指定推送到哪个 repository ，默认为 repo_id = save_directory 。

     • kwargs：传递给 push_to_hub() 方法的关键字参数。

     返回值：字符串的一个元组，表示被保存的文件名。

   • save_vocabulary(save_directory: str, filename_prefix: typing.Optional[str] = None ) -> Tuple(str)：仅保存 tokenizer 的词表（vocabulary + added tokens）。该方法不会保存 configuration 以及 special token 。

     参数和返回值：参考 save_pretrained() 。

   • tokenize(text: str, pair: typing.Optional[str] = None, add_special_tokens: bool = False, **kwargs ) -> List[str]：将一个字符串转换为 token 序列，用 unk_token 来替代 unknown token 。

     参数：

     • text ：一个字符串，指定被 tokenized 文本。
     • pair ：一个字符串，指定第二个被 tokenized 文本。
     • add_special_tokens：一个布尔值，指定是否添加 special token ，其中这些 special token 关联了对应的模型。
     • kwargs：关键字参数，传递给底层的 model spedific encode 方法，参考 __call__() 。

     返回值：一个字符串列表，表示被 token 序列。

   • truncate_sequences()：

     参数：

     • ids：一个整数列表，表示第一个序列的 tokenized input id 。可以通过对一个字符串执行 toenize() + convert_token_to_ids() 来获得。
     • pair_ids：一个整数列表，表示第二个序列的 tokenized input id 。
     • num_tokens_to_remove：一个整数，指定使用截断策略要移除的 token 的数量。
     • truncation_strategy/stride：参考 __call__() 方法。

     返回值：一个元组，分别给出了 truncated ids、truncated pair_ids、以及 overflowing token 的列表。

     注意：如果截断策略为 "longest_first" 且提供了 sequence pair 或者 batched 的 sequence pair，则 overflowing token 为空列表。

5.2 SpecialTokensMixin

1. class transformers.SpecialTokensMixin(verbose = True, **kwargs)：由 PreTrainedTokenizer 和 PreTrainedTokenizerFast 派生的 mixin ，用于处理关于 special token 的特定行为。

   参数：

   • bos_token：一个字符串或 AddedToken，指定代表句子开头的 special token 。
   • eos_token：一个字符串或 AddedToken，指定代表句子结尾的 special token 。
   • unk_token：一个字符串或 AddedToken，指定代表 out-of-vocabulary token的 special token 。
   • sep_token：一个字符串或 AddedToken，指定代表同一个输入中分隔两个不同句子的 special token 。
   • pad_token：一个字符串或者 AddedToken，指定代表 padding token 的 special token 。self.pad_token 将和 self.pad_token_id 关联。
   • cls_token：一个字符串或者 AddedToken，指定代表 cls token 的 special token 。
   • mask_token：一个字符串或者 AddedToken，指定代表 mask token 的 special token 。
   • additional_special_tokens：字符串或者 AddedToken 的一个元组或列表，指定代表额外的 special token 。

2. 方法：

   • add_special_tokens(special_tokens_dict: typing.Dict[str, typing.Union[str, tokenizers.AddedToken]]) -> int：添加一个 special token 的字典（如 eos,pad,cls）到 encoder 中。如果 special token 不在 vocabulary 中，则添加这些 special token 。

     参数：special_tokens_dict ：一个字典，key 为 special token 的名字（如 'bos_token', 'eos_token',.. 等等），值为 special token 的取值。

     返回值：新增到 vocabulary 中的 token 的数量。

     注意：当 vocabulary 添加了新的 special token 之后，词表规模发生了变化，此时你需要 resize token embedding matrix 从而使得 embedding matrix 匹配词表。方法是调用 resize_token_embeddings() 方法。

   • add_tokens(new_tokens: typing.Union[str, tokenizers.AddedToken, typing.List[typing.Union[str, tokenizers.AddedToken]]], special_tokens: bool = False ) -> int：添加新的 token 到 tokenizer class 中。如果新 token 不在词表中，则会被添加到词表中。

     参数：

     • new_tokens：一个字符串、AddedToken、或者 str/AddedToken 的字符串，指定被添加到 tokenizer 中的 token 。
     • special_tokens：一个布尔值，指定是否可用于指定 token 为一个 special token。

     返回值：新增到词表中的 token 数量。

     注意：当 vocabulary 添加了新的 special token 之后，词表规模发生了变化，此时你需要 resize token embedding matrix 从而使得 embedding matrix 匹配词表。

   • sanitize_special_tokens() -> int ：检查词表中的 token 并返回词表中的 token 数量。

3. class transformers.tokenization_utils_base.TruncationStrategy(value, names = None, module = None, qualname = None, type = None, start = 1 ) ：TruncationStrategy 的枚举类。

4. class transformers.CharSpan(start: int, end: int)：原始字符串中的 character span 。

   参数：

   • start：一个整数，指定字符的开始位置。
   • end：一个整数，指定字符的结束位置。

5. class transformers.TokenSpan(start: int, end: int)：原始字符串中的 token span 。

   参数：

   • start：一个整数，指定 token 的开始位置。
   • end：一个整数，指定 token 的结束位置。

5.3 PreTrainedTokenizer

1. class transformers.PreTrainedTokenizer(**kwargs)：所有 slow tokenizer 的基类，继承自 PreTrainedTokenizerBase 。

   PreTrainedTokenizer 在所有 tokenizer 之上以统一的方式包含 added token，因此我们不必处理各种底层字典结构的 specific vocabulary augmentation 方法（如 BPE、sentencepiece 、…）。

   参数：参考 PreTrainedTokenizerBase 。

2. class attribute （被派生类所重写）：参考 PreTrainedTokenizerBase 。

3. 方法：

   • convert_ids_to_tokens(ids: typing.Union[int, typing.List[int]], skip_special_tokens: bool = False ) -> str or List[str]：解码，将 token id 序列转换为 token 序列。

     参数：

     • ids：一个整数或整数序列，指定需要被转换的 token id 。
     • skip_special_tokens：一个布尔值，指定是否从解码结果中移除 special token 。

     返回值：一个字符串或字符串序列。

   • convert_tokens_to_ids(tokens: typing.Union[str, typing.List[str]] ) -> int or List[int] ：编码，将 token 序列转换为 token id 序列。

     参数：tokens：一个字符串或字符串序列，表示单个 token 或 token 序列。

     返回值：一个整数或整数序列。

   • get_added_vocab() -> Dict[str, int]：返回词表中的 added token。

     返回值：一个字典，key 为 added token，值为对应的 id 。

   • num_special_tokens_to_add( pair: bool=False) -> int：返回需要添加到 single/pair 句子的 special token 的数量。

     参数：is_pair：一个布尔值，指定预期的输入是单个句子还是句子对。

   • prepare_for_tokenization(text: str, is_split_into_words: bool = False, **kwargs ) -> Tuple[str, Dict[str, Any]] ：执行 tokenization 之前的任何必要的转换。

     参数：

     • text：一个字符串，指定被处理的文本。
     • is_split_into_words：一个布尔值，指定输入是否已经被 pre-tokenized。如果为 True，那么 tokenizer 假定 input 已经被拆分为单词了。

     返回值：一个元组，分别表示处理后的文本、以及处理后的 kwargs 。

     这个方法应该从 kwargs 中弹出参数，并返回剩余的 kwargs。我们在编码过程的最后测试 kwargs，从而确保所有的参数都被使用。

   • tokenize(text: str, **kwargs ) -> List[str]：将字符串转换为 token 序列。

     参数：

     • text：一个字符串，指定被处理的文本。
     • **kwargs：关键字参数，被传给 prepare_for_tokenization() 方法。

     返回值：一个字符串列表，表示 token 序列。

   • 其它方法参考 PreTrainedTokenizerBase 。

5.4 PreTrainedTokenizerFast

1. class transformers.PreTrainedTokenizerFast(*args, **kwargs)：所有 fast tokenizer 的基类，继承自 PreTrainedTokenizerBase 。

   PreTrainedTokenizerFast 在所有 tokenizer 之上以统一的方式包含 added token，因此我们不必处理各种底层字典结构的 specific vocabulary augmentation 方法（如 BPE、sentencepiece 、…）。

   参数：参考 PreTrainedTokenizerBase 。

2. class attribute （被派生类所重写）：参考 PreTrainedTokenizerBase 。

3. 方法：

   • set_truncation_and_padding()：一个上下文管理器，为 fast tokenizer 定义截断策略和填充策略。一旦设置好之后，后面就延续这个设置。

     参数：参考 PreTrainedTokenizerBase.__call__() 方法。

     默认的 tokenizer 都是没有填充、没有截断的。在该方法管理的代码段，可以使用指定的策略；一旦退出该代码段，则又恢复回没有填充、没有截断的策略。

   • train_new_from_iterator(text_iterator, vocab_size, length = None, new_special_tokens = None, special_tokens_map = None, **kwargs) -> PreTrainedTokenizerFast ：返回一个新的 tokenizer，这个 new tokenizer 与原始 tokenizer 具有相同的类型但是在 text_iterator 上训练得到（使用原始 tokenizer 相同的默认值，如 special token ）。

     参数：

     • text_iterator：一个生成器或者字符串列表，指定训练语料库。对 text_iterator 迭代的结果是字符串。
     • vocab_size：一个整数，指定新 tokenizer 期待的词表大小。
     • length：一个整数，指定 text_iterator 中的总的文本数量。这用于有意义的进度跟踪。
     • new_special_tokens：一个 str/AddedToken 的列表，指定添加到新 tokenizer 中的 new spiecial token 。
     • special_tokens_map：一个字典，用于为新 tokenizer 重新命名某些 special token ，即 old special token name -> new special token name 。
     • kwargs：关键字参数，用于传递给 trainer 。

     返回值：一个 PreTrainedTokenizerFast 对象。

4. 有两种方法来检查 tokenizer是快的还是慢的：

   • 通过 tokenizer.is_fast 属性。
   • 通过 Encoding 对象（tokenizer 编码的结果）的 encoding.is_fast 属性。

5.5 BatchEncoding

1. class class transformers.BatchEncoding()：BatchEncoding 持有 __call__(), encode_plus(), batch_encode_plus() 等方法的输出。

   参数：

   • data：一个字典，键为 'input_ids', 'attention_mask',... 。该数据由 __call__/encode_plus/batch_encode_plus 等方法返回。
   • encoding：EncodingFast 或 EncodingFast 的序列。如果 tokenizer 是一个 fast tokenizer，那么它将输出额外的信息，如，从 word/character space 到 token space 的映射。那么 EncodingFast 就用于保存这些额外的信息。
   • tensor_type：一个字符串或者 TensorType 。你可以指定一种类型从而将整数列表转换为对应的张量类型。
   • prepend_batch_axis：一个布尔值，指定在整数列表转换为对应的张量类型时，是否添加一个 batch axis 。
   • n_sequences：一个整数，指定生成当前 BatchEncoding 的序列的数量。

   BatchEncoding 派生自 python 字典，因此可以直接用作一个字典。此外，它还有一些自定义的方法。

2. 方法：

   • char_to_token(batch_or_char_index: int, char_index: Optional[int] = None, sequence_index: int = 0) -> int： 返回 encoded output 中指定索引（索引相对于原始文本）的 character 所在位置的 token 的索引。

     参数：

     • batch_or_char_index：一个整数，如果原始输入是一个 batch，则指定 character 位于第几个样本；如果原始输入是单个序列，则指定 character 的索引。
     • char_index ：一个整数，配合 batch_or_char_index 使用，则它指定character 位于 batch 内哪个样本的哪个索引。
     • sequence_index：一个整数，如果输入是一对句子，则指定character 位于是第一个句子还是第二个句子。

     返回值：一个整数，表示对应的 token 的索引。

     调用方式：

   • char_to_word(batch_or_char_index: int, char_index: Optional[int] = None, sequence_index: int = 0) -> int or List[int]： 返回 encoded output 中指定索引（索引相对于原始文本）的 character 所在的 word 的索引。

     参数：参考 char_to_token() 。

     返回值：一个整数或整数列表，表示对应的 word 的索引。

   • convert_to_tensors(self, tensor_type: Optional[Union[str, TensorType]] = None, prepend_batch_axis: bool = False)：将内部内容转换为张量。

     参数：参考 BatchEncoding.__init__() 方法。

   • sequence_ids( batch_index: int = 0) -> List[Optional[int]] ：返回 sequence id 的列表，列表中每个元素表示每个 token 的 sequence id （即，是样本内的第几个句子）。

     参数：batch_index：一个整数，指定 batch 内第几个序列。

     返回值：一个整数列表。

     sequence id 表示原始句子的 id：

     • None：表示 special token 。
     • 0：表示 token 对应的单词位于第一个句子。
     • 1 ：表示 token 对应的单词位于第二个句子。

   • to(device: Union[str, torch.device]) -> BatchEncoding ：将 BatchEncoding 移动到指定的设备上，仅用于 PyTorch 。

     参数： device：一个字符串或者 torch.device，指定指定的设备。

     返回：相同的 BatchEncoding ，但是位于指定的设备上。

   • token_to_chars(batch_or_token_index: int, token_index: Optional[int] = None) -> CharSpan：返回 token 在原始字符串中的区间。

     参数：

     • batch_or_token_index：一个整数，如果原始输入是一个 batch，则指定 token 位于第几个样本；如果原始输入是单个样本，则指定 token 的索引。
     • token_index：一个整数，配合 batch_or_token_index 使用，则它指定token 位于 batch 内哪个样本的哪个索引。

     返回值：一个 CharSpan ，表示对应的字符的区间（ [a,b) 这种半闭半开区间）。

     调用方式：

     • token_to_sequence(batch_or_token_index: int, token_index: Optional[int] = None) -> int：返回 token 在原始输入的第几个句子。

• token_to_word(batch_or_token_index: int, token_index: Optional[int] = None) -> int ：返回 token 在原始输入的 word 的索引。

  参数：参考 token_to_chars 。

  返回值：一个整数，表示 word 的索引。

• tokens( batch_index: int = 0) -> List[str]：返回指定 batch 索引处的 token 列表。

  参数：batch_index：一个整数，指定 batch 索引。

  返回值：一个字符串列表，表示 token 列表。

• word_ids( batch_index: int = 0) -> List[Optional[int]]：返回指定 batch 索引处的 token 对应的 word 索引的列表。

  参数：参考 tokens() 。

  返回值：一个整数列表，表示每个 token 对应的 word 索引。special token 被映射到 None 。

• word_to_chars(batch_or_word_index: int, word_index: Optional[int] = None, sequence_index: int = 0) -> CharSpan ：返回指定的单词在原始字符串中的区间。

  参数：

  • batch_or_word_index：一个整数，如果原始输入是一个 batch，则指定 word 位于第几个样本；如果原始输入是单个样本，则指定 word 的索引。
  • word_index：一个整数，配合 batch_or_word_index 使用，则它指定word 位于 batch 内哪个样本的哪个索引。
  • sequence_index：一个整数，指定目标单词位于第一个句子还是第二个句子。

  返回值：一个 CharSpan 。

• word_to_tokens( batch_or_word_index: int, word_index: Optional[int] = None, sequence_index: int = 0) -> Optional[TokenSpan]：返回指定的单词对应的 token 的索引。

  参数：参考 word_to_chars 。

  返回值：一个 TokenSpan 。

• words( batch_index: int = 0) -> List[Optional[int]] ：返回指定 batch 处每个 token 对应的单词的索引。

  参数：

  • batch_idex：一个整数，指定获取 batch 中第几个样本。

  返回值：一个整数列表，表示每个单词的索引。

  special token 将被映射到 None 。相同单词的不同 token 被映射到相同的单词索引。

3. 示例：

5.6 应用

1. 编码：直接调用 __call__() 方法：

   或者依次调用 tokenize 和 convert_tokens_to_ids ：

2. 解码：通过 decode() 方法实现：

3. 一个 batch 的输入：填充：

4. 截断序列：

   • longest_first 截断：

   • only_second 截断方式：

   • only_first 截断方式：

   • 非零的 stride 叠加only_second 截断方式：