SentencePiece,顾名思义,它是把一个句子看作一个整体,再拆成片段,而没有保留天然的词语的概念。一般地,它把空格space也当作一种特殊字符来处理,再用BPE或者Unigram算法来构造词汇表。 比如,XLNetTokenizer就采用了_来代替空格,解码的时候会再用空格替换回来。目前,Tokenizers库中,所有使用了SentencePiece的都是与Unigr...
3 训练tokenizer 首先需要了解下SentencePiece,它是谷歌推出的子词开源工具包,其中集成了BPE、ULM子词算法。除此之外,SentencePiece还能支持字符和词级别的分词。更进一步,为了能够处理多语言问题,sentencePiece将句子视为Unicode编码序列,从而子词算法不用依赖于语言的表示。 SentencePiece在特定数据集训练完成分词器后,可以和...
一般Unigram算法会与SentencePiece算法连用。 2.4 SentencePiece SentencePiece,顾名思义,它是把一个句子看作一个整体,再拆成片段,而没有保留天然的词语的概念。一般地,它把空格space也当作一种特殊字符来处理,再用BPE或者Unigram算法来构造词汇表。 比如,XLNetTokenizer就采用了_来代替空格,解码的时候会再用空格替换回来。
训练模型分词器是构建自然语言处理任务的重要步骤，其中BPE、WordPiece、ULM和SentencePiece是常用的分词算法。它们各有特点：1.1 word级别分词，如中文，需要特定算法，保留词义完整性和边界，但可能面临OOV问题。 1.2 char级别，字符分词简单，词表小，不会OOV，但可能牺牲部分语义独立性。 1.3 subwor...
训练tokenizer时，SentencePiece是一个重要的工具，它支持多种分词级别，且适应多语言。通过SentencePiece，可以扩充或裁剪词表，如LLaMA模型中文扩充词表后，编码长度减少，证明了效果。BLOOM模型则通过裁剪词表来减小参数，适应特定任务需求。工具方面，模型识字率通过词向量分布图展示词与词之间的语义关系。
SentencePiece 如何使用上述子词算法?一种简便的方法是使用SentencePiece,它是谷歌推出的子词开源工具包,其中集成了BPE、ULM子词算法。除此之外,SentencePiece还能支持字符和词级别的分词。更进一步,为了能够处理多语言问题,sentencePiece将句子视为Unicode编码序列,从而子词算法不用依赖于语言的表示。
WordPiece是BPE的一种变种，它基于概率选择合并的子词，考虑的是子词之间的语言模型概率关联。而Unigram LM则是先生成大词表，通过语言模型评估减少，直至达到预设词汇量。SentencePiece由谷歌开发，集成了BPE、ULM等算法，支持字符和词级别分词，解决了训练过程中的问题，并提供简单示例以供实践。
SentencePiece是Google提出的工具,支持BPE、Unigram等多种切分方法,优化了传统方法的速度和准确性。 齐思用户 612 0 0 关注人数3 最新最有趣的科技前沿内容 大模型中的分词器tokenizer:BPE、WordPiece、Unigram LM、SentencePiece 内容导读: 在自然语言处理领域,分词是为机器学习模型准备文本的关键步骤。这篇文章深入探讨...
est"之间选择"est"，因为它们在语言模型中的关联性强。ULM则是减量法，它首先生成大词表，然后根据评估准则逐渐淘汰子词。ULM考虑了所有可能的分词，通过维特比算法求解最佳分词结果。SentencePiece是一个开源工具，集成了BPE、ULM等子词算法，支持多种分词级别和多语言处理，是使用Subword模型的实用工具。
一种简便的方法是使用SentencePiece,它是谷歌推出的子词开源工具包,其中集成了BPE、ULM子词算法。除此之外,SentencePiece还能支持字符和词级别的分词。更进一步,为了能够处理多语言问题,sentencePiece将句子视为Unicode编码序列,从而子词算法不用依赖于语言的表示。 写作总结不易,如果觉得本文对你有所帮助请点再看吧^_^...