--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。 可选值:unigram(默认)、bpe、char 或 word 。 使用word类型时,必须对输入句...
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率的最小目标。较高的值可以保留多种字符,但导致更大的词汇表。 6. model_prefix:生成的模...
test_dir='./data/cnews.test.txt' vocab_dir='./data/vocab.txt' 在与jieba对比的时, 默认设定的vocab_size=8000, spm参数控制是否use sentencepiece,其他参数都是一致的;./data/vocab.txt是用jieba切分后前8000的高频词; 5 实验对比 (1) 训练和验证准确率对比 (2) 训练中损失变化对比 从训练结果来看,...
3.增加词汇表大小: 增加vocab_size参数可以扩大词汇表大小,提高模型的覆盖能力。 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...
vocab_size 训练后词表的大小,数量越大训练越慢,太小(<4000)可能训练不了 character_coverage 模型中覆盖的字符数,默认是0.995,中文语料设置为1 model_type 训练时模型的类别: max_sentence_length 最大句子长度,默认是4192,长度貌似按字节来算,意味一个中文字代表长度为2 ...
--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。 可选值:unigram(默认)、bpe、char 或 word 。 使用word类型时,必须对输入句...
SentencePiece 的编码中提供了几种不同的算法,包括 BPE、unigram、char 和 word,但是如果希望制定一个预设的 vocab size,都会使用到BPE 算法(byte pair encoding),它的 vocab 一开始仅仅使用单个字符,然后通过一个循环来迭代扩大到指定的大小,每一轮都会增加一个新的 token,选取的原则是:选择通过已有编码下 token ...
--vocab_size: vocabulary size, e.g., 8000, 16000, or 32000 --character_coverage: amount of characters covered by the model, good defaults are: 0.9995 for languages with rich character set like Japanese or Chinese and 1.0 for other languages with small character set. ...
vocab_size 训练出的词库大小,不指定的话就是8000character_coverage 模型中覆盖的字符数,默认是0.995,对于字符集丰富的中文最好是1model_type 训练使用的模型,四种可选,不指定的话就使用unigram模型其它比较有用的参数:max_sentence_length 控制模型输入句子的长度,默认是4192,超过这个长度的句子会被过滤掉max_...
train_command=train_params.format(corpus, model_prefix, vocab_size) # 训练模型 spm.SentencePieceTrainer.Train(train_command) Sentencepiece的分词 使用训练好的子词模型进行分词的代码示例如下: importsentencepieceasspm # 导入训练好的模型 model_file='spm_model.model' sp=spm.SentencePieceProcessor() sp.Loa...