许多自然语言处理程序中都用到了谷歌开源的SentencePiece作为词切分的基础工作之一，于是跟踪学习了下。 1、基本介绍 What is SentencePiece? SentencePiece is a re-implementation of sub-word units, an effective way to alleviate the open vocabulary SentencePiece supports two segmentation algorithms, byte-pair-encoding (BPE) [Sennrich et al.] and unigram 安装步骤如下所示，不过由于只需要用到spm_train，因此不需要make install. % cd /path/to/sentencepiece % mkdir build % cd build % 3、分词训练 以某部小说的TXT作为导入开始训练，其训练语句如下所示： ndscai@ndscaigpu01:~/downloads/201907/sentencepiece-master/build/
这里，我们主要介绍一下sentencepiece分词方法。 1. sentencepiece分词模型的训练 与jieba还有pyltp分词模型不同的是，sentencepiece模块并没有提供内置的分词模型，因此，在使用sentencepiece分词之前，我们首先必须要使用一个大语料训练一个 sentencepiece的分词模型。 2. sentencepiece分词模型的调用 现在，我们来看sentencepiece分词模块的调用方法。 分词的优缺点 sentencepiece分词不同于词方式的分词，本质上来说，他还是一种基于字符匹配方式的词频统计分词，但是，不同于纯字级别的分词，sentencepiece可以手动控制切分力度（词表大小
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Sentencepiece 到目前为止，可以发现subword结合了词粒度和字粒度方法的优点，并避免了其不足。 「不是End-to-End」：使用起来并没有那么方便 ok，here comes SentencePiece！ Sentencepiece显式地将空白作为基本标记来处理，用一个元符号 “▁”（ U+2581 ）转义空白，这样就可以实现简单地decoding Sentencepiece可以直接从raw text进行训练 快结束了，我想说一下，这真的不是Sentencepiece的软文（谷歌，打钱！） 感兴趣的可以去官方开源代码库玩玩：google/sentencepiece[6] 放个栗子： >>> import sentencepiece as spm >>> s = spm.SentencePieceProcessor
pip install sentencepiece ! 我们将在unigram模式下使用SentencePiece分词器。虽然它与BERT不直接兼容，但是通过一个小的处理方法，可以使它工作。 SentencePiece需要相当多的运行内存，因此在Colab中的运行完整数据集会导致内核崩溃。 为避免这种情况，我们将随机对数据集的一小部分进行子采样，构建词汇表。 此外，SentencePiece默认情况下将BOS和EOS控制符号添加到词汇表中。我们通过将其索引设置为-1来禁用它们。 VOC_SIZE的典型值介于32000和128000之间。 SentencePiece创建了两个文件：tokenizer.model和tokenizer.vocab。
常用tokenize算法 最常用的三种tokenize算法：BPE（Byte-Pair Encoding），WordPiece和SentencePiece image.png 2.1 Byte-Pair 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。 目前，Tokenizers库中，所有使用了SentencePiece的都是与Unigram算法联合使用的，比如ALBERT、XLNet、Marian和T5. 3. 3.2 T5Tokenizer / SentencePiece T5模型是基于SentencePiece的，我们看看它的切分效果。我用的这个版本词汇表大小是250112。
仍然广泛应用于2018年WMT https://github.com/rsennrich/nematus 3.3 Wordpiece / Sentencepiece模型 [Wordpiece / Sentencepiece 模型] 谷歌 NMT (GNMT) 使用了它的一个变体 V1: wordpiece model V2: sentencepiece model 不使用字符的 n-gram count，而是使用贪心近似来最大化语言模型的对数似然函数值 ，选择对应的 pieces 添加最大限度地减少困惑的 n-gram [Wordpiece / Sentencepiece模型] Wordpiece模型标记内部单词 Sentencepiece模型使用原始文本 空格被保留为特殊标记(_)，并正常分组 可以通过将片段连接起来并将它们重新编码到空格中，从而在末尾将内容反转 https://github.com/google/sentencepiece https ://arxiv.org/pdf/1804.10959.pdf [Wordpiece / Sentencepiece模型] BERT 使用了 wordpiece 模型的一个变体 (相对) 在词汇表中的常用词
package文件夹中存放了其自带的试验数据的词集，语句切分模型（spm.model, 即sentencepiece model，这个模型用在语句的预处理上，必须给定），以及模型的细节参数（词集大小，隐含层个数 在Knover的源码中，对输入的处理是通过了sentencepiece工具（BERT也使用的这个）。 sentencepiece提供了一种方便快捷的分词操作，我们可以直接将整个数据集放进去，设定分词的单元数量，然后等待训练出一个好用的分词模型（会输出一个预训练模型，之后对每个语句都会用这个模型进行编码和解码 Knover中训练必须输入的参数spm_model，就是对应sentencepiece的预训练模型。 用sentencepiece模型的例子如下： import sentencepiece as sp import jieba text = "我今天做了一顿丰盛的晚餐！"
与T5一样，使用SentencePiece和wordPiece来训练模型。 ? Sentencepiece示意 那采样之后有的字符没覆盖到怎么办？ 研究团队为了适应具有大字符集的语言（比如中文），使用了0.99999的字符覆盖率，但还启用了SentencePiece的「字节后退」功能，以确保可以唯一编码任何字符串。
@model("t5-tokenizer") @fabric("f-medium") @pip_requirements(packages=["torch","transformers","sentencepiece model("t5-english-to-sql") @fabric("f-gpu-small") @pip_requirements(packages=["torch","transformers","sentencepiece 和一个输出TextField以显示预测的SQL查询 我们将需要一些额外的库，所以需要创建一个具有以下内容的sumploy.txt文件： layer==0.9.350435 torch==1.11.0 sentencepiece
功能多样：适用于BPE/byte-level-BPE/WordPiece/SentencePiece各种NLP处理模型 可以完成所有的预处理：截断(Truncate)、填补(Pad)、添加模型需要的特殊标记
模型集成 为了取得更好的模型多样性，采用了多种粒度的分词方式，在Jieba分词的主要模型基础上，同时引入了基于SentencePiece的多种粒度分词。 SentencePiece分词能带来更短的句子长度，但是分词错误相对Jieba略多，容易过拟合，因此采用了只Finetune Char向量，固定词向量的策略来避免过拟合。
具体实现 首先使用tansformers就可以很方便的去下载和调用谷歌的T5/mT5模型 安装pytorch和transformers，以及分词器（tokenizer）所需的sentencepiece pip install transformers SentencePiece torch 然后就可以执行代码自动从网上下载模型： from transformers import MT5ForConditionalGeneration
在进行必要的更改时，SentencePiece 词汇表的 UTF-8 字节直接输入模型，无需任何文本预处理并将这些字节嵌入模型的隐藏大小。 ?
torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 pip install transformers sentencepiece
关于bert或者self-attention的理解可参考我之前的文章：一步步理解bert 注意本地FineTuning的话，需要安装SentencePiece pip install SentencePiece
mymamba 4micromamba activate mymamba 5micromamba install -c conda-forge -n mymamba pytorch transformers sentencepiece
想要让模型正确运行，我们除了需要安装“情感分析”模型需要的 transformers 和 torch 之外，还需要安装下面两个依赖： pip install pip install sentencepiece pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple && \ pip3 install --upgrade pip && \ pip install transformers==4.22.2 sentencepiece extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu && \ pip cache purge RUN pip install pip install sentencepiece pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple && \ pip3 install --upgrade pip && \ pip install transformers==4.22.2 sentencepiece
根据下游任务数据分别构建Data_text,Data_target预训练数据语料，是加入到预训练中，分别增强模型的encoder理解能力和 decoder的生成能力（见UIE） 重新构建模型中文字典：使用sentencepiece /transformers pip install sentencepiece 加载模型 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
「相关工作」 词级别 Byte 级别 子词方法 BPE BPE 变种：BPE-dropout，SentencePiece MUV（词汇的边际效用） 给定两个词表 v(k) 和 v(k+m)，k 和 k+ （Table5） 胜过 SentencePiece 和 WordPiece。（Table5） 适用于各种架构。 可以在训练期间带来轻微的加速。
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