白殿疯病起病从哪里开始
白殿疯，即白癜风，是一种常见的皮肤疾病，它不会威胁到患者的生命，但会给患者带来严重的心理问题和社交困难。白殿疯的起病位置会对病程和治疗产生重要影响。
1. 白殿疯起病位置的分类
白殿疯的起病位置可以分为三类：手足及其附近区域、颜面及其附近区域、其他部位。其中，手足及其附近区域是更常见的起病部位。
2. 白殿疯起病位置对治疗的影响
白殿疯在不同部位的起病位置可能会影响治疗的结果。例如，手指或足部的白斑较难治疗，因为这些部位经常受到摩擦和压力，胸部或背部的白斑则较容易被治疗。此外，颜面及其附近区域的白斑会造成心理问题，严重影响患者的社交生活，特别是对于青少年和女性患者。
3. 白殿疯起病的原因
白殿疯的起病原因尚不明确，但有证据表明它与一些遗传和免疫因素有关。实践还发现，紫外线、热、激素和感染等因素也可能诱发白殿疯的起病。
4. 如何防止白殿疯的发生
当前，尚无特定方法可以预防白殿疯的发生。但人们可以通过增强自身免疫力，保持良好的生活习惯和饮食习惯来预防白殿疯。
白殿疯起病的位置可能会影响治疗的结果和患者的心理健康。虽然目前尚无特定的预防方法，但有良好的生活习惯和饮食习惯可以帮助保持免疫力，预防其发生。需要注意的是，忌烟酒、避免低盐高脂饮食等，都是起效地预防白殿疯的方法。
如果您发现自己出现白斑，及时就医是非常必要的。无论起病位置如何，白殿疯均需要长期的治疗和管理，才能达到稳定恢复的结果。同时，也需要注意保持良好的心态和社交生活，不给自己增加过多的心理负担，相信您一些能够度过难关，恢复健康。
白殿疯病起病从哪里开始
白殿疯病，即白癜风，是一种以皮肤色素丧失、白斑为特征的慢性皮肤病。而病变的起始点不是随意的，它有它自己的“喜好区”，一旦有白斑出现，那就说明你已经有了白殿疯的起病点。
1. 白斑先出现在哪些部位？
白斑可以出现在身体的任何部位，但其好发部位是手指末端、手腕、前臂、面部、韧带、肘关节等处，这些部位称为易患部位。而身体本身比较稳定的部位则较少发生白斑。
2. 白斑接下来会怎样扩散？
白斑的扩散是没有定规的，每个人扩散的方式都是不一样的。但可以肯定的是，患者的免疫系统有问题，才会导致白斑的发生和扩散。另外，白斑的进展与患者的年龄、治疗时间等方面有一些的关系。
3. 什么情况下会加更快癜风的扩散？
患者的内心情感或者外部环境的刺激都会影响白斑的扩散。如果患者心情负面，焦虑、精神不佳等，白斑很容易扩散；另外，受创的局部皮肤也很容易产生白斑。
4. 白癜风的治疗方法有哪些？
白癜风的治疗目前比较难，颜色变幻比较明确的部位有一些难度。建议患者早期进行光疗治疗，以光合剂、激光、减缓切除、皮下组织移植等为主要手段治疗，同时要配合药物治疗和心理治疗。
5. 重要提示
患者应保持良好的心态和环境，避免情绪波动和剧烈运动，以免刺激白斑更快扩散。此外，注意饮食规律，增强免疫力，多晒太阳、补充维生素D和钙质等有利于病情的恢复。
身体健康是每个人都应该关注的问题，我们需要珍惜健康、关注身体，特别是对于白癜风等类皮肤病患者，更应该要去关注、重视。从哪里开始是白癜风病情进展的一个关键点，患者应及时就医、早期治疗。',rr
'created_at' => '2021-06-22 12:23:56',
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]);
}
}
```
#### 2.自带于后端分词器的方法
?我们为大家提供一种思路是通过在后端分词器自带分词器之上设计一个分词器来进行中文自然语言的翻译处理，然后再将这些分词文本作为可接受的数据用于自定义模型。
?先HuggingFaces尤其建议使用`hf_datasets`（Hugging Face Datasets）库读取数据文件并探索语言模型概率分布。有关如何使用和探索您的数据的更多信息，请参阅以下Colabs：
?在此过程中，我们使用Pytorch进行加速和使用Hiddenspanstoekenizer进行单一批次的处理。接着是对于句子拆分的展示。
```python
from transformers import HfArgumentParser
import torch
from torch.utils import data
from transformers.tokenization_utils import PreTrainedTokenizer, BatchEncoding
from transformers import HfArgumentParser
from typing import List, Tuple
from tqdm.auto import tqdm
import pandas as pd
from pathlib import Path
import re
from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence
class NLIDataSet(data.Dataset):
def __init__(self, data: pd.DataFrame, tokenizer: PreTrainedTokenizer, source_max_length: int = 512, target_max_length: int = 128):
self.tokenizer = tokenizer
self.data = data
self.source_max_length = source_max_length
self.target_max_length = target_max_length
self._datasets = [{src: row[src], trg: row[trg] if isinstance(row[trg], str) else } for _, row in data.iterrows()]
def __len__(self):
return len(self._datasets)
def __getitem__(self, index: int) -> BatchEncoding:
data = self._datasets[index]
src_text = data[src]
trg_text = data[trg]
src_encoded_dict = self.tokenizer(
src_text,
add_special_tokens=True,
max_length=self.source_max_length,
padding=max_length,
truncation=True,
return_tensors=pt
)
if trg_text != :
trg_encoded_dict = self.tokenizer(
trg_text,
add_special_tokens=True,
max_length=self.target_max_length,
padding=max_length,
truncation=True,
return_tensors=pt
)
labels = trg_encoded_dict.input_ids.clone()
labels[labels == self.tokenizer.pad_token_id] = -100
src_encoded_dict[labels] = labels
return src_encoded_dict
def collate_fn(self, batch: List[torch.Tensor]):
input_ids = torch.cat([i[input_ids] for i in batch], dim=0)
attention_mask = torch.cat([i[attention_mask] for i in batch], dim=0)
token_type_ids = torch.cat([i[token_type_ids] for i in batch], dim=0)
if labels in batch[0]:
labels = torch.cat([i[labels] for i in batch], dim=0)
return {input_ids: input_ids, attention_mask: attention_mask, token_type_ids: token_type_ids, labels: labels}
else:
return {input_ids: input_ids, attention_mask: attention_mask, token_type_ids: token_type_ids}
class Vocab(dict):
执行双向字典：单词——>ID，ID——>单词
PAD_TOKEN = '[PAD]'
SOS_TOKEN = '[SOS]'
EOS_TOKEN = '[EOS]'
UNK_TOKEN = '[UNK]'
def __init__(self, data, specials=(PAD_TOKEN, SOS_TOKEN, EOS_TOKEN, UNK_TOKEN), min_freq=0):
special_words = list(specials)
words = data.split('
')
words = special_words + [w for w in words if len(w)>0]
self.itos = {i: w for i, w in enumerate(words)}
self.stoi = {w: i for i, w in self.itos.items()}
self.freqs = {w:0 for w in words}
if '' in self.stoi:
del self.stoi['']
def append(self, word):
if word not in self.stoi:
wid = len(self.itos)
self.itos[wid] = word
self.stoi[word] = wid
def __len__(self):
return len(self.itos)
def __str__(self):
return '' % len(self)
def __repr__(self):
return self.__str__()
def words2indices(self, sentence):
字符串转为单词索引序列（包括SOS、EOS）, 不存在的词用UNK_TOKEN填充
indices = [self.stoi.get(word, self.stoi[self.UNK_TOKEN]) for word in sentence.split()]
return [self.stoi[self.SOS_TOKEN]] + indices + [self.stoi[self.EOS_TOKEN]]
def indices2words(self, indices):
转为单词表
return [self.itos[index] for index in indices]
def to_input_tensor(self, sentences, device):
文本数字化处理：一个句子列表(长度不一) => tensor
indices_list = [self.words2indices(sentence) for sentence in sentences]
max_seq_len = max(map(len, indices_list))
# 将每个句子序列，拉成一样长度，空缺部分填充 pad_token_id
# pad_sequence=>(batch, seq_len)
indices = pad_sequence([torch.LongTensor(indices + [self.stoi[self.PAD_TOKEN]]*(max_seq_len-len(indices))) for indices in indices_list], batch_first=True)
indices = indices.to(device)
return indices
def to_output_tensor(self, sentences, device):
文本数字化处理：一个句子列表(长度不一) => tensor
indices_list = [self.words2indices(sentence) for sentence in sentences]
max_seq_len = max(map(len, indices_list))
# 将每个句子序列，拉成一样长度，空缺部分填充 pad_token_id
# pad_sequence=>(batch, seq_len)
indices = pad_sequence([torch.LongTensor(indices + [self.stoi[self.PAD_TOKEN]]*(max_seq_len-len(indices))) for indices in indices_list], batch_first=True)
indices[indices == self.stoi[self.PAD_TOKEN]] = -100
indices = indices.to(device)
return indices
def detokenize(self, indices):
words = [self.itos[i] for i in indices]
sentence = ' '.join(words)
return sentence
def read_text_data(params):
data_path = Path(params.data_path)
text_path = data_path / text_ch_train.csv
data = pd.read_csv(text_path)
return data
def tokenize_text_data(params):
print(reading raw data...)
raw_data = read_text_data(params)
print(raw_data[:3])
#print(load tokenizer...)
#tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(params.tokenizer_name)
print(split source data...)
source_data = raw_data[src].tolist()
# source_data = source_data[:100_000]
print(total source sentences:, len(source_data))
#print(split target data...)
target_data = raw_data[trg].tolist()
# target_data = target_data[:100_000]
print(total target sentences:, len(target_data))
print(build source vocabulary...)
source_vocab = Vocab('
'.join(source_data))
print(source vocab size:, len(source_vocab))
print(build target vocabulary...)
target_vocab = Vocab('
'.join(target_data))
print(target vocab size:, len(target_vocab))
return raw
