YouTokenToMe：专注于计算效率的无监督文本分词器

YouTokenToMe：专注于计算效率的无监督文本分词器

YouTokenToMe Unsupervised text tokenizer focused on computational efficiency 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/YouTokenToMe

1. 项目基础介绍

YouTokenToMe 是一个由 VKCOM 开发并维护的开源项目，专注于提供一种无监督的文本分词方法，特别是其高效的计算性能。该项目的主要编程语言为 C++，同时提供了 Python 的绑定和命令行接口，便于不同用户的使用和集成。

2. 核心功能

项目实现了一种快速的字节对编码（Byte Pair Encoding，简称 BPE）算法。BPE 是一种基于统计的文本分词方法，它通过合并最频繁出现的字符对来创建新的子词单元。YouTokenToMe 的核心功能如下：

• 多线程支持：在训练和分词过程中支持多线程，有效利用现代多核处理器的能力，提高运算速度。
• O(N) 复杂度：算法的时间复杂度为 O(N)，其中 N 为训练数据的长度，保证了处理大规模数据集时的效率。
• C++ 高效实现：项目主体使用 C++ 编写，保障了运行效率。
• Python 包装器：提供了 Python 的接口，使得 Python 用户可以轻松使用该库。
• 命令行界面：提供了命令行工具，便于用户通过终端进行操作。

3. 最近更新的功能

根据项目的更新日志，最近更新包含以下功能：

• BPE Dropout：增加了 BPE Dropout 功能，这是一种正则化技巧，有助于防止模型在训练过程中过度拟合。
• 性能优化：项目进行了性能优化，使得在某些测试用例中，其速度比 Hugging Face 的 fastBPE 和 SentencePiece 快 60 倍。
• 边界处理：类似于 SentencePiece，所有空格符号被替换为一个元符号 "▁"（Unicode 字符 U+2581），这有助于在解码时恢复单词边界。

通过这些更新，YouTokenToMe 进一步巩固了其在文本处理领域的领先地位，特别是对于那些需要快速、高效文本分词的应用场景。

YouTokenToMe Unsupervised text tokenizer focused on computational efficiency 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/YouTokenToMe