len(tokenizer) 和 tokenizer.vocab_size 有什么区别

【问题标题】：what is the difference between len(tokenizer) and tokenizer.vocab_sizelen(tokenizer) 和 tokenizer.vocab_size 有什么区别
【发布时间】：2021-07-28 11:05:25
【问题描述】：

我正在尝试在预训练的 HuggingFace Transformers 模型的词汇表中添加一些新词。我做了以下改变分词器的词汇并增加了模型的嵌入大小：

tokenizer.add_tokens(['word1', 'word2', 'word3', 'word4'])
model.resize_token_embeddings(len(tokenizer))
print(len(tokenizer)) # outputs len_vocabulary + 4

但是在我的语料库上训练模型并保存后，我发现保存的分词器词汇量没有改变。再次查看后发现，上述代码并没有改变词汇量大小（tokenizer.vocab_size 还是一样），只是改变了len(tokenizer)。

所以现在我的问题是； tokenizer.vocab_size 和 len(tokenizer) 有什么区别？

【问题讨论】：

标签： nlp tokenize huggingface-transformers huggingface-tokenizers

【解决方案1】：

从HuggingFace docs，如果您搜索方法vocab_size，您可以在文档字符串中看到它返回的大小不包括添加的标记：

基本词汇的大小（没有添加的标记）。

然后还调用标记器对象上的len() 方法，该对象本身调用__len__ 方法：

def __len__(self):
    """
    Size of the full vocabulary with the added tokens.
    """
    return self.vocab_size + len(self.added_tokens_encoder)

因此您可以清楚地看到前者返回的大小不包括添加的标记，而后者包括添加的标记，因为它本质上是前者（vocab_size）加上len(added_tokens_encoder)。

【讨论】：