问题描述
在用RobertaTokenizer对单词进行分词的时候，发现单词acquire会被分词两个词根，但是RobertaForMaskedLM可以预测出来单词acquire。
下面的代码可以看到把单词acquire分词成了'ac'和'quire'
from transformers import AutoTokenizer, RobertaForMaskedLM import torch tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./@_PLMs/roberta/roberta-base") model = RobertaForMaskedLM.from_pretrained("./@_PLMs/roberta/roberta-base") inputs = tokenizer("acquire", return_tensors="pt") # {'input_ids': tensor([[ 0, 1043, 17446, 2]]), 'attention_mask': tensor([[1, 1, 1, 1]])} tokenizer.decode([1043]) # 'ac' tokenizer.decode([17446]) # 'quire'
但是把它们放在一起解码的时候，就会合成一个单词：
tokenizer.decode([1043, 17446]) # 'acquire'
RobertaForMaskedLM在预测的时候也可以预测合成词：
观察上图，发现RobertaForMaskedLM给出的候选词前面全都有一个空格。所以如果我们想要编码一个完整的单词，需要在前面加个空格。
解决方案：在想要编码成完整的单词前面加个空格
在想要编码成完整的单词前面加个空格：
tokenizer(" acquire", return_tensors="pt") # {'input_ids': tensor([[ 0, 6860, 2]]), 'attention_mask': tensor([[1, 1, 1]])}
![[使用ModelScope]只要5分钟，快速实现中文情感分类模型](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/c1e791c082aa4be0a4264a3b20c316f6.png?x-oss-process=image/resize,h_160,m_lfit)