tokenizer

tokenizer

Go语言实现的自然语言处理分词库

Tokenizer是一个纯Go语言实现的自然语言处理分词库,支持Word level、Wordpiece和BPE等多种分词模型。该项目可用于训练新模型或微调现有模型,并兼容HuggingFace预训练模型。Tokenizer为Go开发者提供了构建NLP应用所需的工具,助力高效生产级软件开发。

TokenizerGo语言NLP预训练模型分词Github开源项目

Tokenizer 许可证Go.Dev 参考Travis CIGo 报告卡

概述

tokenizer 是一个纯 Go 语言包,旨在便于在 Go 中应用自然语言处理(NLP)模型的训练、测试和推理。

它深受流行的 HuggingFace Tokenizers 的启发和基础。

tokenizer 是一个雄心勃勃目标的一部分(与 transformergotch 一起),旨在为 Gopher 们带来更多 AI/深度学习工具,使他们能够坚持使用自己喜爱的语言,并在生产环境中构建更快速的软件。

功能

tokenizer 由位于子包中的模块构建而成。

  1. 规范化器
  2. 预分词器
  3. 分词器
  4. 后处理

它实现了各种分词器模型:

  • 词级模型
  • WordPiece 模型
  • 字节对编码(BPE)

它可用于从头开始训练新模型或微调现有模型。详情请参见示例

基本示例

此分词器包兼容加载来自 Huggingface 的预训练模型。其中一些可以使用 pretrained 子包加载。

import ( "fmt" "log" "github.com/sugarme/tokenizer/pretrained" ) func main() { // 下载并缓存预训练分词器。在这个例子中是来自 Huggingface 的 `bert-base-uncased` // 可以是任何带有 `tokenizer.json` 的模型。例如 `tiiuae/falcon-7b` configFile, err := tokenizer.CachedPath("bert-base-uncased", "tokenizer.json") if err != nil { panic(err) } tk, err := pretrained.FromFile(configFile) if err != nil { panic(err) } sentence := `The Gophers craft code using [MASK] language.` en, err := tk.EncodeSingle(sentence) if err != nil { log.Fatal(err) } fmt.Printf("tokens: %q\n", en.Tokens) fmt.Printf("offsets: %v\n", en.Offsets) // 输出 // tokens: ["the" "go" "##pher" "##s" "craft" "code" "using" "[MASK]" "language" "."] // offsets: [[0 3] [4 6] [6 10] [10 11] [12 17] [18 22] [23 28] [29 35] [36 44] [44 45]] }

所有模型都可以从文件手动加载。详细 API 请参见 pkg.go.dev

入门指南

许可证

tokenizer 采用 Apache 2.0 许可证。

致谢

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