Ungoliant 项目教程

Ungoliant 项目教程

ungoliant :spider: The pipeline for the OSCAR corpus 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/un/ungoliant

1. 项目介绍

Ungoliant 是一个高性能的管道工具，用于从 CommonCrawl 构建语料库生成管道。它是 OSCAR 语料库的生成管道，旨在替代 goclassy。Ungoliant 提供了多种功能，包括语言识别、语料库生成等，适用于需要从大规模数据中提取和处理文本的场景。

2. 项目快速启动

安装

Ungoliant 可以通过 cargo 进行安装。以下是安装步骤：

通过 cargo 安装

cargo install ungoliant

通过 git 安装

cargo install --git https://github.com/oscar-corpus/ungoliant

获取语言识别文件

Ungoliant 默认使用 lid.176.bin 模型进行语言识别。你可以通过以下命令下载该模型：

curl https://dl.fbaipublicfiles.com/fasttext/supervised-models/lid.176.bin -o lid.176.bin

生成语料库

以下是生成语料库的基本步骤：

1. 从最新的 CommonCrawl 转储中获取 wet.paths.gz 文件并解压缩。
2. 使用 download 命令下载文件。
3. 使用 pipeline 命令生成语料库（可能需要一些时间）。

ungoliant download --wet-paths wet.paths.gz
ungoliant pipeline

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

Ungoliant 主要用于从 CommonCrawl 数据中提取和生成大规模的文本语料库，适用于自然语言处理（NLP）、语言分类、文本挖掘等领域。例如，OSCAR 语料库就是使用 Ungoliant 生成的，广泛应用于语言模型训练和文本分析。

最佳实践

• 优化性能：在生成语料库时，可以启用 KenLM 功能以提高性能。安装 KenLM 依赖项并使用 --features kenlm 选项：

  apt install -y libboost-all-dev libeigen3-dev
  cargo install ungoliant --features kenlm
  

• 自定义语言模型：如果默认的语言识别模型不适合你的需求，可以下载其他模型并指定路径：

  ungoliant download --lid-path <path_to_lid>
  

4. 典型生态项目

• OSCAR 语料库：Ungoliant 是 OSCAR 语料库的生成管道，OSCAR 是一个大规模的多语言文本语料库，广泛用于 NLP 研究和应用。
• CommonCrawl：Ungoliant 从 CommonCrawl 数据中提取文本，CommonCrawl 是一个公开的网页存档，每月更新，包含数十亿网页的数据。
• FastText：Ungoliant 使用 FastText 进行语言识别，FastText 是 Facebook 开发的一个用于高效文本分类和语言识别的库。

通过以上步骤，你可以快速上手并使用 Ungoliant 项目进行语料库的生成和处理。

ungoliant :spider: The pipeline for the OSCAR corpus 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/un/ungoliant