文章目录 📚输入及输出📚代码实现 📚输入及输出 输入：读取一个input.txt，其中包含单词及其对应的TED打卡号。 输出 output.txt：包含按频率降序排列的每个单词及其计数（这里直接用于后续的词云图生成）。 output_word.json：包含每个单词及其计数，以及与之关联的TED打卡号列表，生成一个json文件（按字母序排列，用于后续网页数据导入

应用别人的东西 以前做知识管理系统的时候,由于需要建立全文检索和统计词频，需要对中文文本进行分词。对于中文分词, 国内做到好的应该是中科院自然研究所,但是相对比较复杂,我看了几次没有看明白. :)  ,由于平常我们的知识系统 对分词的要求没有这么高,所以 就选择了最大化的词表分词法.  词表选择的是人民日报97版的词表. 实际效果可以达到90%以上,基本可以满足需要。支持 Lucene.n

文章目录 一、简单介绍二、步骤流程2.1 预处理2.2 计数2.3 分割2.4 添加subword 三、代码实现 本篇内容主要介绍如何根据提供的文本内容创建 WordPiece vocabulary，代码来自谷歌； 一、简单介绍 wordpiece的目的是：通过考虑单词内部构造，充分利用subwords的优势，在把长word转化为短word提高文字的灵活性以及提高word转化

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LLMs之BELLE：BELLE(一款能够帮到每一个人的中文LLM引擎)的简介(基于Alpaca架构+中文优化+考察词表扩充/数据质量/数据语言分布/数据规模的量化分析)、使用方法、案例应用之详细攻略 导读：2023年4月8日，BELLE(Be Everyone's Large Language model Engine)，项目目标是促进中文对话大模型开源社区的发展，愿景是成为能够帮到每一个人

LLMs之Colossal-LLaMA-2：Colossal-LLaMA-2的简介(基于LLaMA-2架构+中文优化+扩充词表+仅千美元成本)、安装、使用方法之详细攻略 导读：2023年9月25日，Colossal-AI团队推出了开源模型Colossal-LLaMA-2-7B-base = 8.5B的token 数据+6.9万词汇+15 小时+不到1000美元的训练成本。Colossal-LL

何必是表广义token 摘要：引言：方法：结论：分析： 摘要： 本论文主要探讨了语言模型（LLM）中词表的作用以及与数据处理方式的关系。首先，我们介绍了词表作为存储信息的表和数据库或数据中心的角色，然后讨论了增加词表大小的影响。接下来，我们从两个角度出发，一是从token_id层面将数字分解为嵌入向量和输出头，二是从信息本身层面使用多个表和字段处理数据。最后，我们总结了这两种处理

下图展示了我们的训练的整个流程和数据集构造。整个训练过程分为两个阶段： （1）全量预训练阶段。该阶段的目的是增强模型的中文能力和知识储备。 （2）使用LoRA的指令微调阶段。该阶段让模型能够理解人类的指令并输出合适的内容。   3.1 预训练数据集构建 为了在保留原来的代码能力和英语能力的前提下，来提升模型对于中文的理解能力，我们并没有对词表进行扩增，而是搜集了中文语料、英文语料和