SentencePiece的中文测试实践

本文主要是介绍SentencePiece的中文测试实践，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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 problems in neural machine translation. SentencePiece supports two segmentation algorithms, byte-pair-encoding (BPE) [Sennrich et al.] and unigram language model [Kudo.]. Here are the high level differences from other implementations.

从上面的介绍可以看出，这是一种词切分技术，可为NMT翻译提供重要支撑。里面提供了两种切词算法，BPE和unigram词模型。

2、安装

安装在官网上提供了两种，一种是python包，另外一种是c++，由于官网只提供英语和日本语的处理，而为了实现中文处理，需要安装C＋＋版本。

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
% cmake ..
% make -j $(nproc)
% sudo make install
% sudo ldconfig -v

安装效果图如下所示：

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/src$ ./spm_train --input=./bingwang.txt --model_prefix=/home/ndscai/downloads/201907/bw

训练完成后，利用python进行调用，其结果呈现如下：

这篇关于SentencePiece的中文测试实践的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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