Go语言编写的NLP分词器——tokenizer

Go语言编写的NLP分词器——tokenizer

tokenizer NLP tokenizers written in Go language 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tokeni/tokenizer

项目基础介绍

tokenizer是一个纯Go语言编写的自然语言处理（NLP）分词器库，该项目旨在为Go语言开发者提供便利，使得他们能够在自己的项目中方便地实现NLP模型的训练、测试和推理。作为开源项目，它托管在GitHub上，链接为https://github.com/sugarme/tokenizer.git。项目采用了Apache-2.0的开源协议，允许用户自由使用、修改和分发。

编程语言

Go（又称为Golang）

核心功能

tokenizer的核心功能包括但不限于：

1. 归一化（Normalizer）：将文本转换为适合分词的格式。
2. 预分词（Pretokenizer）：在分词之前对文本进行预处理。
3. 分词（Tokenizer）：实现不同的分词模型，包括但不限于：
   • 单词级别模型
   • Wordpiece模型
   • 字节对编码（Byte Pair Encoding，BPE）
4. 后处理（Post-processing）：对分词结果进行后续处理。

此外，tokenizer支持从预训练模型中加载分词器，以及从头开始训练或对现有模型进行微调。

最近更新的功能

根据项目仓库中的最新更新，以下是一些最近添加的功能：

• 增强的模型兼容性：支持加载更多的HuggingFace预训练分词模型。
• 性能优化：对分词器进行了性能优化，提高了处理速度。
• 错误处理：增强了错误处理机制，使得分词器在处理文本时更加健壮。
• 文档更新：更新了项目文档，提供了更详细的API说明和示例。

这些更新使得tokenizer更加易于使用，并为Go语言的NLP应用提供了更强大的支持。

tokenizer NLP tokenizers written in Go language 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tokeni/tokenizer