--model_type:模型类型。 可选值:unigram(默认)、bpe、char 或 word 。 使用word类型时,必须对输入句子进行pretokenized。 运行过程: > spm_train --input=/workspace/data/book/hongluomeng_clean.txt --model_prefix=/workspace/model/book/hongluomeng-tokenizer --vocab_size=4000 --character_coverage=0.99...
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个不同的词。 4. model_type:模型的类型。SentencePiece支持几种不同的模型类型,包括unigram,bpe和char。 5. character_coverage:字节覆盖率。该参数用于设置字节覆盖...
4.调整模型类型: 修改model_type参数可以尝试其他模型类型,如bpe、char等,以获得更好的分词效果。 5.调整学习率和迭代次数: 可以通过设置num_epochs和learning_rate参数来调整训练的迭代次数和学习率,进一步优化模型。 结论 本文介绍了SentencePiece的用法,包括模型训练和应用模型等方面。通过学习和使用SentencePiece,你可...
--model_type: model type. Choose from unigram (default), bpe, char, or word. The input sentence must be pretokenized when using word type.'''#一些特殊字符的处理'''1. By default, SentencePiece uses Unknown (<unk>), BOS () and EOS () tokens which have the ids of 0, 1, and 2 ...
4.model_type 指定模型的分词算法,支持的选项有 unigram、bpe、word和char。之前的文章已经介绍过这些分词算法,强烈建议看一下!默认为"unigram" 5.vocab_size 指定词表大小,默认为8000 6.accept_language 指定模型所支持的语言列表,多个语言可以用逗号分隔,语言代码是 ISO 639 标准定义的缩写,这个参数就是帮助模型...
训练完成后将生成 <model_name>.model 和 <model_name>.vocab 文件。 --vocab_size:训练后的词表大小,例如:8000、16000 或 32000 --character_coverage:模型覆盖的字符数量,对于字符集丰富的语言(如日语或中文)推荐默认值为 0.9995,对于其他字符集较小的语言推荐默认值为 1.0。 --model_type:模型类型。 可选...
% spm_train --input= --model_prefix=<model_name> --vocab_size=8000 --character_coverage=1.0 --model_type= --input:每行一个句子的原始语料库文件。无需运行分词器、规范器或预处理器。默认情况下,SentencePiece 使用 Unicode NFKC 规范化输入。您可以传递逗号分隔的文件列表。
Train SentencePiece Model% spm_train --input= --model_prefix=<model_name> --vocab_size=8000 --model_type=<type> --input: one-sentence-per-line raw corpus file. No need to run tokenizer, normalizer or preprocessor. By default, SentencePiece normalizes the input with Unicode NFKC. You can...
(--model_type=unigram) pretokenization methods: NoPretok: No pretokenization. We train SentencePiece directly from raw sentences (--split_by_whitespace=false). WsPretok: Trains SentencePiece model from the sentences tokenized by whitespaces (--split_by_whitespace=true). When handling CJK, this ...
摘要 目的：探索构建适用于中医学领域的分词模型。方法：采用基于ＳｅｎｔｅｎｃｅＰｉｅｃｅ的无监督学习分词方法，提出利用出版教材、名家著作及中医临床病历这３种不同类型的文献构建中医学分词模型；选择中医临床病历、名医医案作为测试集进行模型测试。结果：中医学分词模型在测试集中的Ｋａｐｐａ系数为０ ７９（一致...