纯写代码 - 学习记录 2020/2/22

博主研二时纯写代码,花费一天时间,代码行数约500行。

研二


纯写代码

写了一天代码,代码行数:500左右

<think>嗯,用户问的这段代码是关于生成词表和使用subword方式的,具体是使用subword-nmt工具来学习联合BPE和词表,参数是输入文件、符号数量20000,输出BPE模型和词表文件。 首先,我需要确认用户的问题背景。用户之前已经了解了batch size和序列处理中的填充问题,现在转向自然语言处理中的子词处理。这可能意味着他们在处理文本数据,特别是涉及不同词汇或罕见词的情况,比如机器翻译或文本生成任务。 用户提到生成词表,使用subword方式,统一用10000个subword,但代码里用的是-s 20000,这里可能需要解释为什么参数是20000,而用户问题里提到10000。可能的误解是用户将符号数(subword的数量)与最终词表大小混淆了,或者示例代码中的参数与问题描述不符,需要指出这一点。 接下来,代码中的每个参数都要解释清楚。-i 是输入文件,-s 是符号数,-o 是输出的BPE模型文件,--write-vocab是保存词表的位置。需要说明BPE(Byte Pair Encoding)的基本原理,即通过合并频繁出现的字符对来生成子词单元,这样可以在处理未见过的词汇时更有灵活性。 还要解释生成的词表文件内容,包括子词及其频率,以及如何应用这个BPE模型到其他数据。可能用户不太清楚learn-joint-bpe-and-vocab这个命令的作用,需要说明它同时学习BPE合并操作和生成词表。 另外,用户可能对subword的作用和应用场景不太理解,比如如何处理OOV(out-of-vocabulary)问题,或者如何平衡词表大小与模型性能。需要简要说明使用子词的好处,比如减少未登录词,提高模型泛化能力。 还要注意用户可能是在实际应用中遇到了问题,比如参数设置是否正确,或者生成的词表是否符合预期。如果用户提供的代码中使用的是20000,而问题里说是统一用10000个subword,这里可能存在矛盾,需要指出并建议检查参数设置是否一致。 最后,总结这段代码的目的和步骤,强调BPE的作用,参数的意义,以及生成文件的使用方法。确保用户理解整个流程,从数据处理到应用BPE模型,再到生成词表的过程。</think>以下是代码的解释及其作用的分步说明: --- ### **1. 代码功能概述** 这段代码使用 **`subword-nmt`** 工具包,目的是通过 **BPE(Byte-Pair Encoding,字节对编码)** 算法生成一个包含 **20,000 个子词(subword)** 的词表,并将学习到的 BPE 合并规则和词表保存到指定文件中。 --- ### **2. 代码逐参数解析** ```bash subword-nmt learn-joint-bpe-and-vocab \ -i $1/train_l \ # 输入训练文件路径 -s 20000 \ # 指定生成的子词数量 -o $1/bpe.20000 \ # 输出BPE模型文件路径 --write-vocabulary $1/vocab # 输出词表文件路径 ``` #### **参数详解**: - **`-i $1/train_l`** - **输入文件**:训练数据路径为 `$1/train_l`(`$1` 是脚本或命令中的第一个参数变量,表示父目录)。 - **数据内容**:通常是文本文件,每一个句子或序列。 - **`-s 20000`** - **子词数量**:指定生成的子词词表大小为 20,000。 - **注意**:用户问题中提到“统一用 10000 个 subword”,但代码中实际设置为 `-s 20000`,需检查是否参数不一致。 - **`-o $1/bpe.20000`** - **输出 BPE 模型**:将学习到的 BPE 合并规则保存到文件 `$1/bpe.20000`。 - **用途**:后续可用此文件对文本进编码(如分词、编码新数据)。 - **`--write-vocabulary $1/vocab`** - **输出词表**:将子词及其频率保存到文件 `$1/vocab`。 - **格式示例**: ```text the 1000 ing 800 ed 600 ... ``` --- ### **3. BPE 算法的核心作用** - **解决未登录词(OOV)问题**:将罕见词拆分为子词(如 `"unhappiness" → "un" + "happiness"`)。 - **平衡词表大小与覆盖度**:通过子词组合,用较小的词表覆盖更多词汇。 - **适用场景**:机器翻译、文本生成等需要处理开放词汇的任务。 --- ### **4. 生成词表的步骤** 1. **统计频次**:从训练数据中统计所有字符对的频率。 2. **迭代合并**:重复合并最高频的字符对,直到子词数量达到设定值(如 20,000)。 3. **保存规则**:记录合并操作的顺序,形成 BPE 模型文件。 4. **生成词表**:根据合并结果,提取所有子词及其出现频率。 --- ### **5. 输出文件示例** - **BPE 模型文件 (`bpe.20000`)**: 记录合并规则,格式为: ```text e n 1000 i n 800 t h 600 ... ``` - **词表文件 (`vocab`)**: 包含子词及其频率,例如: ```text the 5000 ing 3000 ed 2000 ... ``` --- ### **6. 后续使用方式** - **编码新数据**:使用 `subword-nmt apply-bpe` 命令,加载 `bpe.20000` 模型对文本进子词切分。 - **模型输入**:将文本转换为子词序列后输入模型(如替换为子词 ID)。 --- ### **重点总结** | 参数/文件 | 作用 | |--------------------|-----------------------------------| | `-i $1/train_l` | 输入训练数据 | | `-s 20000` | 生成 20,000 个子词 | | `-o $1/bpe.20000` | 保存 BPE 合并规则 | | `--write-vocabulary` | 保存子词及其频率的词表 | 若需生成 **10,000 个子词**,需将 `-s 20000` 改为 `-s 10000`。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值