パラメータ

• text (str、list[str]、list[list[str]]、任意) — エンコード対象のシーケンスまたはシーケンスのバッチです。各シーケンスは、文字列または文字列のリスト（事前トークン化済み文字列）であることができます。シーケンスが文字列のリスト（事前トークン化済み）として提供される場合、is_split_into_words=True を設定する必要があります（シーケンスのバッチとの曖昧さを解消するため）。
• text_pair (str、list[str]、list[list[str]]、任意) — エンコード対象のシーケンスまたはシーケンスのバッチです。各シーケンスは、文字列または文字列のリスト（事前トークン化された文字列）であることができます。シーケンスが文字列のリスト（事前トークン化済み）として提供される場合、is_split_into_words=True を設定する必要があります（シーケンスのバッチとの曖昧さを解消するため）。
• text_target (str、list[str]、list[list[str]]、任意) — ターゲットテキストとしてエンコードされるシーケンスまたはシーケンスのバッチです。各シーケンスは文字列、または文字列のリスト（プレトークナイズ済み文字列）であることができます。シーケンスが文字列のリスト（プレトークナイズ済み）として提供される場合、is_split_into_words=True を設定する必要があります（シーケンスのバッチとの曖昧さを解消するため）。
• text_pair_target (str、list[str]、list[list[str]]、任意) — ターゲットテキストとしてエンコードされるシーケンスまたはシーケンスのバッチです。各シーケンスは文字列、または文字列のリスト（プレトークナイズ済み文字列）であることができます。シーケンスが文字列のリスト（プレトークナイズ済み）として提供される場合、is_split_into_words=True を設定する必要があります（シーケンスのバッチとの曖昧さを解消するため）。
• tokenizer_kwargs (dict[str, Any]、省略可) — トークナイザーに渡す追加の kwargs です。これらは明示的なパラメータおよびその他の kwargs とマージされますが、明示的なパラメータが優先されます。
• add_special_tokens (bool、省略可、デフォルトは True) — シーケンスをエンコードする際に特殊トークンを追加するかどうかを指定します。これは、入力 ID に自動的に追加されるトークンを定義する基盤となる PretrainedTokenizerBase.build_inputs_with_special_tokens 関数を使用します。bos や eos トークンを自動的に追加したい場合に便利です。
• padding (bool, str または PaddingStrategy, 省略可, デフォルトは False) — パディングの有効化と制御を行います。以下の値を受け入れます:
  • True または 'longest': バッチ内の最長のシーケンスの長さにパディングします（単一のシーケンスのみが提供された場合は、パディングを行いません）。
  • 'max_length': 引数 max_length で指定された最大長、またはその引数が指定されていない場合はモデルが受け入れ可能な最大入力長までパディングします。
  • False または 'do_not_pad'（デフォルト）：パディングを行いません（つまり、長さが異なるシーケンスのバッチを出力できます）。
• truncation (bool, str または TruncationStrategy, 省略可能, デフォルトは False) — 切り詰めを有効にし、制御します。以下の値を受け取ります:
  • True または 'longest_first': 引数 max_length で指定された最大長、またはその引数が指定されていない場合はモデルが許容する最大入力長まで切り詰めます。この場合、トークン単位で切り詰めが行われ、ペアのシーケンス（またはペアのバッチ）が提供されている場合は、ペアの中で最も長いシーケンスから1トークンずつ削除します。
  • 'only_first': 引数 max_length で指定された最大長、またはその引数が指定されていない場合はモデルが受け入れることのできる最大入力長まで切り詰めます。この設定では、ペアのシーケンス（またはペアのバッチ）が提供された場合のみ、ペアの最初のシーケンスだけが切り詰められます。
  • 'only_second': 引数 max_length で指定された最大長、またはその引数が指定されていない場合はモデルが受け入れ可能な最大入力長まで切り詰めます。このモードでは、シーケンスのペア（またはペアのバッチ）が提供された場合のみ、ペアの2番目のシーケンスが切り詰められます。
  • False または 'do_not_truncate'（デフォルト）: トランケーションを行いません（つまり、モデルが許容する最大入力サイズを超えるシーケンス長を持つバッチを出力する可能性があります）。
• max_length (int, 省略可能) — truncation/padding パラメータのいずれかによって使用される最大長を制御します。

  未設定のまま、またはNoneに設定されている場合、truncation/padding パラメータのいずれかが最大長を必要とする場合、事前に定義されたモデルの最大長が使用されます。モデルに特定の最大入力長がない場合（XLNet など）、最大長への truncation/padding は無効になります。

• stride (int、省略可能、デフォルトは 0) — max_length とともに数値が設定されている場合、return_overflowing_tokens=True で返されるオーバーフローしたトークンは、切り詰められたシーケンスの末尾の一部のトークンを含み、切り詰められたシーケンスとオーバーフローしたシーケンスの間に重複を確保します。この引数の値は、重複するトークンの数を定義します。
• is_split_into_words (bool、任意、デフォルトは False) — 入力がすでに事前トークン化済み（例：単語に分割済み）かどうかを指定します。True に設定すると、トークナイザーは入力がすでに単語に分割済み（たとえば空白で分割済み）であると仮定し、それをトークン化します。これは NER やトークン分類に有用です。
• pad_to_multiple_of (int, 任意) — 設定すると、指定された値の倍数にシーケンスをパディングします。padding が有効になっている必要があります。 これは、計算能力が >= 7.5 (Volta) の NVIDIA ハードウェア上で Tensor Cores を使用可能にするために特に有用です。
• padding_side (str, 省略可) — モデルにパディングを適用する側です。[‘right’, ‘left’] のいずれかを選択してください。 デフォルト値は、同名のクラス属性から取得されます。
• return_tensors (str または TensorType, 省略可) — 設定すると、Python の整数のリストではなくテンソルを返します。指定可能な値は以下の通りです:
  • 'pt': PyTorchのtorch.Tensorオブジェクトを返します。
  • 'np': Numpy の np.ndarray オブジェクトを返します。
• return_token_type_ids (bool, 省略可能) — トークンタイプIDを返すかどうか。デフォルトのままにすると、特定のトークナイザーのデフォルトに従ってトークンタイプIDを返します。これは return_outputs 属性で定義されます。

  トークンタイプIDとは?

• return_attention_mask (bool, 省略可能) — attention mask を返すかどうか。デフォルトのままにすると、 return_outputs 属性によって定義される、特定の tokenizer のデフォルトに従って attention mask を返します。

  アテンションマスクとは?

• return_overflowing_tokens (bool、任意、デフォルトは False) — 溢れ出したトークンシーケンスを返すかどうかを指定します。入力 ID のシーケンスのペア（またはペアのバッチ）が truncation_strategy = longest_first または True とともに提供された場合、溢れ出したトークンを返す代わりにエラーが発生します。
• return_special_tokens_mask (bool、省略可能、デフォルトはFalse) — 特殊トークンのマスク情報を返すかどうかを指定します。
• return_offsets_mapping (bool, 省略可能, デフォルトは False) — 各トークンについて (char_start, char_end) を返すかどうか。

  この機能は、PreTrainedTokenizerFast を継承する高速トークナイザーでのみ利用可能です。Python のトークナイザーを使用している場合、このメソッドは NotImplementedError を送出します。

• return_length (bool、任意、デフォルトは False) — エンコードされた入力の長さを返すかどうかを指定します。
• verbose (bool、任意、デフォルトはTrue) — より多くの情報や警告を表示するかどうかを指定します。
• **kwargs — self.tokenize() メソッドに渡されます

パラメータ

• sequences (Union[list[int], list[list[int]], np.ndarray, torch.Tensor]) — トークン化された入力 ID のリスト。__call__ メソッドを使用して取得できます。
• skip_special_tokens (bool、省略可、デフォルトはFalse) — デコーディング時に特殊トークンを除去するかどうかを指定します。
• clean_up_tokenization_spaces (bool、任意) — トークン化のスペースを整理するかどうか。
• output_char_offsets (bool, 省略可, デフォルトは False) — 文字オフセットを出力するかどうか。文字オフセットは、サンプリングレートとモデルのダウンサンプリングレートを組み合わせて使用することで、転写された文字のタイムスタンプを計算できます。

  ~models.wav2vec2.tokenization_wav2vec2.decode の例を確認し、output_word_offsets の使い方を理解してください。 ~model.wav2vec2_phoneme.tokenization_wav2vec2_phoneme.batch_decode は、音素およびバッチ出力に対して同様に動作します。

• kwargs (追加のキーワード引数、任意) — 基盤となるモデル固有のデコードメソッドに渡されます。

パラメータ

• token_ids (Union[int, list[int], np.ndarray, torch.Tensor]) — トークン化された入力 ID のリスト。__call__ メソッドを使用して取得できます。
• skip_special_tokens (bool、省略可、デフォルトはFalse) — デコーディング時に特殊トークンを除去するかどうかを指定します。
• clean_up_tokenization_spaces (bool、任意) — トークン化のスペースを整理するかどうか。
• output_char_offsets (bool, 省略可, デフォルトは False) — 文字オフセットを出力するかどうか。文字オフセットは、サンプリングレートとモデルのダウンサンプリングレートを組み合わせて使用することで、転写された文字のタイムスタンプを計算できます。

  ~models.wav2vec2.tokenization_wav2vec2.decode の例を確認し、output_word_offsets の使い方を理解してください。 ~model.wav2vec2_phoneme.tokenization_wav2vec2_phoneme.batch_decode も、音素に対して同じように動作します。

• kwargs (追加のキーワード引数、任意) — 基盤となるモデル固有のデコードメソッドに渡されます。