如何从BARTTokenizer获取位置嵌入？叠加自定义Token嵌入需求

BART采用的是可学习的位置嵌入，并非固定的正弦位置编码，你可以通过以下步骤获取Token嵌入和位置嵌入，进而实现自定义Token嵌入与位置嵌入的相加：

具体实现步骤 #

1. 加载模型与分词器
   先加载BART的预训练模型和对应的分词器：

   from transformers import BartModel, BartTokenizer
   import torch
   
   model_name = "facebook/bart-base"  # 也可使用facebook/bart-large，支持更长序列处理
   tokenizer = BartTokenizer.from_pretrained(model_name)
   model = BartModel.from_pretrained(model_name)
   model.eval()  # 切换到评估模式，避免参数更新
   

2. 处理500-1000词的长文本
   BART-base的最大序列长度为1024，足够覆盖该长度范围的文本，无需截断到512：

   sentence = "你的500-1000词文章内容..."
   tokenized_sequence = tokenizer(
       sentence,
       padding='max_length',
       truncation=True,
       max_length=1024,
       return_tensors="pt"
   )
   input_ids = tokenized_sequence["input_ids"]
   attention_mask = tokenized_sequence["attention_mask"]
   

3. 生成位置ID（position_ids）
   BART的tokenizer默认不返回position_ids，但你可以手动生成，位置ID从0开始递增，对应每个token的位置（包括padding的token）：

   max_length = tokenized_sequence["input_ids"].size(1)
   position_ids = torch.arange(max_length).unsqueeze(0).to(input_ids.device)
   

4. 获取Token嵌入与位置嵌入
   直接调用模型的嵌入层获取两种嵌入：

   # 获取Token嵌入
   token_embeddings = model.embeddings.word_embeddings(input_ids)
   # 获取位置嵌入
   position_embeddings = model.embeddings.position_embeddings(position_ids)
   

5. 嵌入相加（含自定义Token嵌入的情况）
   只要你的自定义Token嵌入维度与BART的嵌入维度一致（BART-base为768，large为1024），就可以直接相加：

   # 假设custom_token_embeddings是你从其他模型得到的自定义嵌入，形状需与token_embeddings匹配
   combined_embeddings = custom_token_embeddings + position_embeddings
   

补充说明 #

• BART的嵌入层最终会将Token嵌入、位置嵌入相加后，再经过LayerNorm和Dropout处理。如果需要完整的模型输入嵌入，也可以直接调用model.embeddings(input_ids, position_ids=position_ids)得到最终的输入嵌入。
• 若文本长度超过1024词，可考虑拆分文本分段处理，或使用支持更长序列的BART变体模型。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者New_user