SentencePiece是一个无监督的文本标记器和去标记器,主要用于基于神经网络的文本生成系统,其中词汇量在神经模型训练之前就已经预先确定了。SentencePiece实现了子词单元(例如,字节对编码(BPE)[Sennrich et al.])和unigram语言模型[Kudo.]),具有从原始句子直接训练的扩展性。SentencePiece允许我们做一个纯粹的端
sentencepiece 使用 单单野草 AI全栈:框架、高性能计算、模型部署、算法、芯片架构 internvl等使用了sp来做词表,C++使用方式如下: github链接:github 使用可以看官方文档 仅仅补充一下编译问题: 如果遇到STL lib库二进制兼容问题,可以采用如下编译选项: cmake -DSPM_ENABLE_TENSORFLOW_SHARED=ON .. make -j8发布...
SentencePiece是一种开源的文本处理工具,主要用于将文本分割成子词或字节级别,并生成相应的词汇表。它在自然语言处理和机器学习领域被广泛使用。 SentencePiece的主要特点包括: 分割粒度灵活:SentencePiece可以根据需求将文本分割成子词或字节级别,使得处理更加精细和灵活。 支持多种语言:SentencePiece支持多种语言,包括中文、...
使用Sentencepiece +CNN进行文本分类 Sentencepiece是google开源的文本Tokenzier工具,其主要原理是利用统计算法,在语料库中生成一个类似分词器的工具,外加可以将词token化的功能;对比开源的分词器,它会将频繁出现的字符串作为词,然后形成词库进行切分,所以它会切分的粒度会更大些。 例如“机器学习领域“这个文本,按jieba...
使用sentencepiece中BPE训练中文词表,并在transformers中进行使用。 具体介绍可参考知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/p/639144223 使用方法 训练中文词表 python train_bpe.py 得到tokenizer.model和tokenizer.vocab 使用transformers加载sentencepie模型 python chinese_bpe.py """ Chinese tokenizer has been saved to ....
中文的GPT2训练代码,使用BERT的Tokenizer或Sentencepiece的BPE model(感谢kangzhonghua的贡献,实现BPE模式需要略微修改train.py的代码)。可以写诗,新闻,小说,或是训练通用语言模型。支持字为单位或是分词模式或是BPE模式(需要略微修改train.py的代码)。支持大语料训练。 NEWS 12.9.2019 新项目GPT2-chitchat已发布,部分...
python3使用pip安装sentencepiece出现returned non-zero exit status 127. 出现错误类似如下: [root@bb4d85446731 ~]# pip38 install sentencepiece0.1.97 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ...
install sentencepiece 我也遇到过类似的问题，但我通过运行上面提到的命令并重新启动我的内核来解决它。
Sentencepiece是google开源的文本Tokenzier工具,其主要原理是利用统计算法,在语料库中生成一个类似分词器的工具,外加可以将词token化的功能;对比开源的分词器,它会将频繁出现的字符串作为词,然后形成词库进行切分,所以它会切分的粒度会更大些。 例如“机器学习领域“这个文本,按jieba会分“机器/学习/领域”,但你想要...