deep-learning - 我们是否应该使用 Huggingface(预)训练一个 BERT 无框模型的小写输入数据？

Question

我们是否应该使用 Huggingface(预)训练一个 BERT 无框模型的小写输入数据？我查看了 Thomas Wolf ( https://github.com/huggingface/transformers/issues/92#issuecomment-444677920 ) 的回复，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？

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]])

但万一情况下，

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]])