tokenizers入门学习资料 - 快速高效的文本分词库

tokenizers简介

tokenizers是Hugging Face开发的快速、先进的文本分词库,专为自然语言处理(NLP)任务优化。它提供了当前最常用的分词器实现,重点关注性能和多功能性。

主要特点包括:

• 支持训练新词表和使用现有的分词器进行分词
• 基于Rust实现,速度极快。在服务器CPU上分词1GB文本只需不到20秒
• 易用性强,同时又非常灵活
• 适用于研究和生产环境
• 支持规范化和对齐跟踪
• 提供截断、填充等预处理功能

学习资源

1. 官方文档

• tokenizers文档
• 快速入门教程

2. GitHub仓库

• tokenizers GitHub

3. 教程和示例

• 使用Python的快速示例
• tokenizers概述

4. API参考

• Python API
• Rust API

5. 社区资源

• Hugging Face论坛
• Stack Overflow上的tokenizers标签

快速上手

以下是使用Python快速开始的示例:

from tokenizers import Tokenizer
from tokenizers.models import BPE

# 实例化分词器
tokenizer = Tokenizer(BPE())

# 自定义预分词
from tokenizers.pre_tokenizers import Whitespace
tokenizer.pre_tokenizer = Whitespace()

# 训练分词器
from tokenizers.trainers import BpeTrainer
trainer = BpeTrainer(special_tokens=["[UNK]", "[CLS]", "[SEP]", "[PAD]", "[MASK]"])
tokenizer.train(files=["wiki.train.raw", "wiki.valid.raw", "wiki.test.raw"], trainer=trainer)

# 使用分词器
output = tokenizer.encode("Hello, y'all! How are you 😁 ?")
print(output.tokens)

通过这些资源,您可以快速掌握tokenizers的使用,并将其应用到您的NLP项目中。tokenizers强大的性能和灵活性使其成为处理文本数据的理想工具。

希望这个学习资料汇总能帮助您更好地了解和使用tokenizers!如果您在学习过程中遇到任何问题,不要hesitate,随时查阅官方文档或在社区中寻求帮助。祝您学习愉快!