torchtext.data.functional

custom_replace(replace_pattern)

功能：用于按规则对文本进行替换。

参数：

• replace_pattern：替换规则列表，可使用正则表达式。

样例：

from torchtext.data.functional import custom_replace

custom_replace_transform = custom_replace([(r'[Se]', '#'), (r'\s+', '_')])
list_a = ["Sentencepiece encode  aS  pieces", "exampleS to   try!"]
print(list(custom_replace_transform(list_a)))

样例结果：

['##nt#nc#pi#c#_#ncod#_a#_pi#c#s', '#xampl##_to_try!']

simple_space_split(iterator)

功能：按照空白字符切割文本，包括空格、制表符、换行等。

参数：

• iterator：迭代器。需要分割的文本。

样例：

from torchtext.data.functional import simple_space_split

list_a = ["Sentencepiece\t\t\tencode as\n pieces", "example to try!"]
print(list(simple_space_split(list_a)))

样例结果：

[['Sentencepiece', 'encode', 'as', 'pieces'], ['example', 'to', 'try!']]

注意：只是单纯的按空白字符分割，标点符号会跟单词连在一起。

numericalize_tokens_from_iterator(vocab, iterator, removed_tokens=None)

功能：将文本列表根据字典映射为索引的迭代器。

参数：

• vocab：单词与索引的对应字典。
• iterator：文本迭代器。需要转换为索引的文本。
• removed_tokens：需要忽略的单词列表，默认None。若不为None，则列表中的单词在索引化时会被删除。

样例：

from torchtext.data.functional import simple_space_split, numericalize_tokens_from_iterator

vocab = {
    
    
    "Sentencepiece":0,
    "encode":1,
    "as":2,
    "pieces":3
}

sentences = [
    "Sentencepiece encode as as as",
    "pieces pieces encode"
]

ids_iter = numericalize_tokens_from_iterator(
    vocab=vocab,
    iterator=simple_space_split(sentences),
)

for ids in ids_iter:
    print([num for num in ids])
    
ids_iter = numericalize_tokens_from_iterator(
    vocab=vocab,
    iterator=simple_space_split(sentences),
    removed_tokens=["encode"]
)

for ids in ids_iter:
    print([num for num in ids])

样例结果：

[0, 1, 2, 2, 2]
[3, 3, 1]
[0, 2, 2, 2]
[3, 3]