huggingface--transformers/docs/source/ar/fast_tokenizers.md

استخدام مجزئيات النصوص من 🤗 Tokenizers

يعتمد [PreTrainedTokenizerFast] على مكتبة 🤗 Tokenizers. يمكن تحميل المجزئات اللغويين الذين تم الحصول عليهم من مكتبة 🤗 Tokenizers ببساطة شديدة في 🤗 Transformers.

قبل الدخول في التفاصيل، دعونا نبدأ أولاً بإنشاء مُجزىء لغوي تجريبي في بضع سطور:

>>> from tokenizers import Tokenizer
>>> from tokenizers.models import BPE
>>> from tokenizers.trainers import BpeTrainer
>>> from tokenizers.pre_tokenizers import Whitespace

>>> tokenizer = Tokenizer(BPE(unk_token="[UNK]"))
>>> trainer = BpeTrainer(special_tokens=["[UNK]", "[CLS]", "[SEP]", "[PAD]", "[MASK]"])

>>> tokenizer.pre_tokenizer = Whitespace()
>>> files = [...]
>>> tokenizer.train(files, trainer)

الآن لدينا مُجزىء لغوي مدرب على الملفات التي حددناها. يمكننا إما الاستمرار في استخدامه في وقت التشغيل هذا، أو حفظه في ملف JSON لإعادة استخدامه لاحقًا.

تحميل مُجزئ النّصوص مُباشرةً

دعونا نرى كيف يمكننا الاستفادة من كائن (مُجزئ النصوص) في مكتبة 🤗 Transformers. تسمح فئة [PreTrainedTokenizerFast] سهولة إنشاء tokenizer، من خلال قبول كائن المُجزئ النصوص مُهيّأ مُسبقًا كمعامل:

>>> from transformers import PreTrainedTokenizerFast

>>> fast_tokenizer = PreTrainedTokenizerFast(tokenizer_object=tokenizer)

يمكن الآن استخدام هذا الكائن مع جميع الطرق المُشتركة بين مُجزّئي النّصوص لـ 🤗 Transformers! انتقل إلى صفحة مُجزّئ النّصوص لمزيد من المعلومات.

التحميل من ملف JSON

لتحميل مُجزّئ النص من ملف JSON، دعونا نبدأ أولاً بحفظ مُجزّئ النّصوص:

>>> tokenizer.save("tokenizer.json")

يمكن تمرير المسار الذي حفظنا به هذا الملف إلى طريقة تهيئة [PreTrainedTokenizerFast] باستخدام المُعامل tokenizer_file:

>>> from transformers import PreTrainedTokenizerFast

>>> fast_tokenizer = PreTrainedTokenizerFast(tokenizer_file="tokenizer.json")

يمكن الآن استخدام هذا الكائن مع جميع الطرق التي تشترك فيها مُجزّئي النّصوص لـ 🤗 Transformers! انتقل إلى صفحة مُجزّئ النص لمزيد من المعلومات.