BytePiece：更纯粹、更高压缩率的分词器

BytePiece：更纯粹、更高压缩率的分词器

bytepiece 更纯粹、更高压缩率的Tokenizer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/by/bytepiece

1. 项目介绍

BytePiece是一个基于字节的一元分词器，使用纯Python实现，旨在提供更加易读和易拓展的代码。它采用了新的训练算法，相比现有分词器，通常能够获得更高的压缩率。BytePiece直接操作文本的UTF-8编码字节，几乎不进行任何预处理，因此具有更好的语言无关性。

2. 项目快速启动

安装

BytePiece需要Python 3环境，并且依赖于pyahocorasick库。但是，由于BytePiece是字节基础的，我们需要安装字节版本的pyahocorasick。以下是安装步骤：

# 卸载标准版本的pyahocorasick
pip uninstall pyahocorasick

# 安装字节版本的pyahocorasick
AHOCORASICK_BYTES=1 pip install git+https://github.com/WojciechMula/pyahocorasick.git

# 安装Cython
pip install Cython

# 安装BytePiece
pip install bytepiece==0.6.3

训练

训练BytePiece分词器，首先需要准备训练数据。这里我们假设数据以JSON格式存储，每个JSON对象包含一个text字段。

import json
from bytepiece import Trainer

class corpus:
    def __iter__(self):
        with open('data_sample.json') as f:
            for l in f:
                yield json.loads(l)['text']

trainer = Trainer(order=6, max_vocab_size=100000, min_count=32)
trainer.train(corpus(), workers=64, batch_size=1000)
trainer.save('bytepiece.model')

使用

训练完成后，可以使用以下方式加载模型并分词：

from bytepiece import Tokenizer

tokenizer = Tokenizer('bytepiece.model')
text = '今天天气不错'
tokens = tokenizer.tokenize(text)

print(b' '.join(tokens).decode(errors='ignore'))

3. 应用案例和最佳实践

在实际应用中，BytePiece可以通过调整参数来适应不同的需求。例如，设置isolate_digits=True可以将所有数字字符独立出来，这在处理包含大量数字的文本时非常有用。

trainer = Trainer(order=6, max_vocab_size=100000, min_count=32, isolate_digits=True)

另一个最佳实践是在处理非常长的文本时使用批处理和并行训练，这可以显著提高训练速度。

4. 典型生态项目

目前，BytePiece已经在多个项目中得到了应用，例如在自然语言处理任务中作为文本预处理的一部分。它的简洁性和高效性使其成为处理大规模文本数据的理想选择。此外，由于其语言无关性，BytePiece也适用于多语言环境中的分词任务。

bytepiece 更纯粹、更高压缩率的Tokenizer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/by/bytepiece