建议使用bash进行执行!!! 第二步 sentencepiece C++编译搭建 为啥!!! 主要是为了后面python配置提供基础环境。 具体操作 步骤一 安装环境依赖 ubuntu系统: sudo apt-get install cmake build-essential pkg-config libgoogle-perftools-dev centos系统: sudo yum i
在使用SentencePiece时,我们可以通过设置一些参数来控制其行为。以下是一些常见的参数说明: 1. input:输入文件的路径。可以是一个文本文件或一个包含训练数据的目录。 2. model_prefix:生成的模型文件的前缀。模型文件将保存在该前缀加上模型类型后缀的文件中。 3. vocab_size:词汇表的大小。这决定了模型将生成多少...
SentencePiece分为两部分：训练模型和使用模型，训练模型部分是用C语言实现的，可编成二进程程序执行，训练结果是生成一个model和一个词典文件。 模型使用部分同时支持二进制程序和Python调用两种方式，训练完生成的词典数据是明文，可编辑，因此也可以用任何语言读取和使用。 如果我们分...
因此,中文词表应该是一个动态的集合,能够随着新出现的词汇和表达方式进行更新和扩展。 总之,构建一个好的中文词表是使用 SentencePiece 处理中文文本的重要步骤。在构建中文词表时,需要考虑到中文文本的特点和模型的需求,以确保模型能够更好地处理中文文本。
CMAKE_OPTION -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DSPM_USE_BUILTIN_PROTOBUF=ON -DSPM_ENABLE_SHARED=OFF MD5${MD5} ) else() set(sentencepiece_CXXFLAGS"-D_FORTIFY_SOURCE=2 -O2 -Wno-unused-result -Wno-sign-compare") set(sentencepiece_CFLAGS"-D_FORTIFY_SOURCE=2 -O2") ...
Sentencepiece是一种用于分词和创建词表的工具,它可以将文本分割成子词单元,并在使用这些子词单元构建词表时,能够以更高效的方式表示词汇。它的作用在于能够帮助机器学习模型更好地理解和处理文本数据。 二、sentencepiece的优势 1. 灵活性:sentencepiece不仅可以处理标准的自然语言,还可以用于特定领域的专业术语和新兴词汇...
% cd /path/to/sentencepiece % mkdir build % cd build % cmake .. % make -j $(nproc) % sudo make install % sudo ldconfig -v 4 训练 安装成功,就可以⽤⾃⼰的领域⽂本数据进⾏训练,训练的代码指令为: spm_train --input='/home/deploy/sentencepiece/news_corpus.txt' -- model_prefix...