SentencePiece在特定数据集训练完成分词器后,可以和llama,bloom等模型的分词器进行合并或者裁剪,达到扩充和裁剪词表的目的。 3.1 扩充词表 如下所示,通过对比原始LLaMA分词器和中文扩充词表后的LLaMA分词器,使用中文扩充词表后的LLaMA分词器相对于原始的编码长度有明显的减少,这表明该项目提出的方法在提高LLaMA模型的中文...
使用BiLSTM神经网络+PyTorch实现汉语分词模型的训练 本次实验源码及数据集已上传到Github,有需要自行下载。 第一部分:实验分析与设计 一、实验内容描述 此次实验主要是为了深入比较和评估不同中文分词方法的性能,以便于更全面地理解它们的优点和局限性。在此次实验中我将使用两种主要方法来实现中文分词:一种是基于词典的...
由于LLaMa原声词表对中文的支持并不好,所以通常会训练个中文分词模型,再来扩充LLaMa的词表。代码(Chinese-LLaMA-Alpaca)主要执行以下步骤: 加载分词器:加载Llama分词器和中文SentencePiece分词器。 合并分词器:将中文tokens添加到Llama分词器,创建一个合并后的分词器。 保存合并后的分词器:将合并后的分词器保存到指定目...
门控循环单元在分词训练里可提高效率。卷积神经网络也可应用于中文分词模型。模型架构设计要考虑计算资源与性能平衡。训练前要合理初始化模型参数。学习率设置会影响模型训练的收敛速度。优化算法如随机梯度下降助力参数更新。Adagrad算法可自适应调整学习率。训练过程中需监控损失函数的变化。准确率是评估分词模型的常用指标...
BPE 分词模型的原理可以概括为两个步骤:短语提取和分词。 1.短语提取:通过动态规划算法,从原始文本中提取出有意义的短语序列。具体来说,从句子中选择一个起始词,然后根据词的频率和上下文信息,选择一个最可能的词作为短语的结束词,形成一个短语。重复这个过程,直到整个句子被分割成若干个短语。 2.分词:对每个短语...
2.2.2 判别式模型分词算法 判别式模型主要有感知机、SVM支持向量机、CRF条件随机场、最大熵模型等。在分词中常用的有感知机模型和CRF模型: 1. 平均感知机分词算法 感知机是一种简单的二分类线性模型,通过构造超平面,将特征空间(输入空间)中的样本分为正负两类。通过组合,感知机也可以处理多分类问题。但由于每次迭...
在介绍分词方法之前,将从基于规则的分词方法和部分统计分词模型两个方面简要介绍现有的主流分词算法。 基于规则的分词方法 基于规则的分词方法主要表现为基于词典的匹配,如前向最大匹配(Forward Maximum Matching,FMM)、反向最大匹配、最小分词(最大限度地减少每个句子中截断的字数)等。 以正向最大匹配为例,基本思想是...
SentencePiece 在大模型领域主要用于文本的 分词 和编码。 分词 是将文本分割成一个个独立的词语或符号。传统的中文分词方法,例如 BMM 分词、HMM 分词,都是基于规则的,需要人工制定分词规则。而 SentencePiece 则是基于 无监督学习 的,它可以自动学习文本的语义和结构,并根据学习结果进行分词。 编码 是将分词后的词语...
在中文处理中,分词往往是前置任务,也是后续任务的基础。因此,中文分词模型的研究具有重要的理论和实践意义。 一、传统中文分词模型 传统的中文分词模型主要有基于规则、基于统计和基于深度学习的三种。 1. 基于规则的中文分词模型 基于规则的中文分词模型是以人工规则为基础的分词方法,它将中文文本按照一定规则进行切分。
分词算法模型nlp 在自然语言处理(NLP)中,分词算法模型扮演着重要的角色。以下是几种常见的分词算法模型: 1.感知机模型:这是一种简单的二分类线性模型,通过构造超平面,将特征空间中的样本分为正负两类。它也可以处理多分类问题。 2. CRF模型:这是目前最常用的分词、词性标注和实体识别算法之一,它对未登陆词有很好...