# WordPiece分词器类,基于字典树实现高效的分词 class WordpieceTokenizer: def __init__(self, vocab): # 初始化时构建字典树 self.trie = self._build_trie(vocab) def _build_trie(self, vocab): # 创建根节点 root = TrieNode() # 遍历词表中的每个词 for word in vocab: node = root # 遍历词...
大模型的分词器tokenizer(一):word level,char level,subword level 大模型的分词器tokenizer(二):BPE (Byte-Pair Encoding) wordpiece 分词器的工作流程和BPE算法非常相似,只是在选择合并token的时候有所不同。 直觉式理解 假设我们有一份语料,其中包含以下单词: faster</ w>: 8, higher</ w>:6, stronger</...
wss=WhitespaceSplit()bpt=BertPreTokenizer()# Pre-tokenize the textprint('Whitespace Pre-Tokenizer:')print_pretokenized_str(wss.pre_tokenize_str(text))#Whitespace Pre-Tokenizer:#"this","sentence's","content","includes:","characters,","spaces,",#"and","punctuation.",print('\n\nBERT Pre-T...
Tokenizer是将文本切分为Token序列的关键工具，其分词粒度和算法的选择直接影响文本处理效果。BPE、BBPE、WordPiece和UniLM等分词算法各有特点，适应不同语言和任务需求，提供高效且灵活的文本处理能力。
整个管道由一个名为Tokenizer的对象执行。本节将深入研究大多数用户在处理NLP任务时不需要手动处理的代码的内部工作原理。还将介绍在标记器库中自定义基标记器类的步骤,这样可以在需要时为特定任务专门构建标记器。 1、规范化方法 规范化是在将文本拆分为标记之前清理文本的过程。这包括将每个字符转换为小写,从字符中...
子词（Subword）方法位于词级别（word-level）和字符级别（char-level）之间，旨在解决词级别分词方法面对的挑战，同时也避免字符级别过分细分带来的冗余问题。子词方法通过识别和拆分低频词汇，构建出一系列高频子词，进而提供更精确、更通用的词汇表示。这种方法的一个关键优势在于它能够有效地处理语言中的...
下面显示了基本的Whitespacesplit预标记器和稍微复杂一点的BertPreTokenizer之间的比较。pre_tokenizers包。空白预标记器的输出保留标点完整,并且仍然连接到邻近的单词。例如,includes:被视为单个单词。而BERT预标记器将标点符号视为单个单词[8]。 from tokenizers.pre_tokenizers import WhitespaceSplit, BertPreTokenizer ...
Tokenizer的技术是LLM预训练中非常重要的一环,主要的切分方式有基于词、字和子词的切分,其中子词切分(如BPE、WordPiece、Unigram)是主流方案。BPE通过预设一个最大词典大小,从字符对的频率统计中合并出现频率最高的字符组合,逐步构建新的词汇,直到达到词典大小限制。WordPiece则通过选择相邻字符对互信息最大的组合进行...
tokenizer，或称分词器，其目标是将字符序列转化为数字序列，适应模型输入。不同语言的编码方式各异，例如英语通常使用GBK，中文则需UTF-8。分词策略依据粒度有以下几种：Word-based: 每个单词分配一个ID，词汇表大小与语料相关，缺点是可能导致词义相近的词被拆分，如"cat"和"cats"。Character-based: ...
第1章介绍主流的分词算法,首先讨论从word/char到subword的不同粒度,然后介绍主流的三种subword分词算法BPE/BBPE、WordPiece和ULM的原理和代码实现,接着介绍集成了多种分词算法的sentencepiece工具包,随后介绍transformers的兄弟库tokenizers,最后对主流的subword分词算法进行总结和对比,理清它们之间的联系和区别。 第2章介绍...