Tokenizer JSON: Informazioni sulla Tokenizzazione

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Questions and Answers

Quale è il tipo di id dell'elemento '[CLS]'?

  • Non è presente nell'elenco
  • Il tipo di id non è specificato
  • 0 (correct)
  • 1

Quale è il valore associato a '[MASK]'?

  • 4 (correct)
  • Non è presente nell'elenco
  • 0
  • 1

Quale è la parola con valore associato 57?

  • ##heart
  • ##gamene
  • ##date
  • ##happy (correct)

Quale è il tipo di id dell'elemento '[SEP]'?

<p>0 (A)</p> Signup and view all the answers

Quale è la parola con valore associato 448?

<p>##date (A)</p> Signup and view all the answers

Quale è la parola con valore associato 176?

<p>##heart (C)</p> Signup and view all the answers

Quale è il tipo di id dell'elemento '[MASK]'?

<p>0 (B)</p> Signup and view all the answers

Quale è la parola con valore associato 199?

<p>##sad (C)</p> Signup and view all the answers

Quale è la parola con valore associato 340?

<p>##time (A)</p> Signup and view all the answers

Quale è la parola con valore associato 592?

<p>conto (D)</p> Signup and view all the answers

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Study Notes

Tokenizer JSON

  • Il file tokenizer.json contiene informazioni sulla tokenizzazione di un dataset.
  • Il file contiene un oggetto JSON con gli ID dei token speciali, come ad esempio [CLS], [SEP], [MASK], ecc.
  • Sono presenti anche informazioni sui tipo di token ID e sulle frequenze dei token.

Token Frequencies

  • I token sono conteggiati in base alla loro frequenza di apparizione nel dataset.
  • Ad esempio, il token "[CLS]" ha una frequenza di 0, mentre il token "##happy" ha una frequenza di 57.
  • I token più comuni includono "anche", "ancora", "andare", "amore", ecc.

Token Categories

  • I token sono categorizzati in base al loro significato e utilizzo, ad esempio "##annoyed" è una forma di emozione, mentre "##date" è una forma di data.
  • Le categorie includono emozioni, date, hashtag, nomi di persona, luoghi, ecc.

Special Tokens

  • I token speciali sono utilizzati per specifiche funzioni, ad esempio [CLS] è utilizzato per la classificazione di testi, mentre [SEP] è utilizzato per separare i token.
  • I token speciali includono anche [MASK], che è utilizzato per la mascheratura di token durante l'addestramento di modelli di language.

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