1小时掌握tokenizers：从安装到自定义分词的NLP加速指南
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/to/tokenizers 你还在为NLP项目中的文本处理效率低下而烦恼吗？面对海量文本数据，传统分词工具不仅速度慢，还难以适应复杂的语言场景。本文将带你快速掌握tokenizers——这款由Hugging Face开发的高性能分词工具，从基础安装到自定义分词器，让你在1小时内实现文本处理效率的质的飞跃。读完本文，你将能够：
- 快速安装并配置tokenizers环境
- 使用预训练分词器处理文本数据
- 自定义训练适用于特定场景的分词器
- 掌握分词结果的解码与后处理技巧
项目简介
tokenizers是一个专为研究和生产环境优化的高性能分词工具库，基于Rust语言实现，提供了Python、Node.js等多种语言绑定。它支持Byte-Pair Encoding (BPE)、WordPiece、Unigram等多种主流分词算法，能够在处理大规模文本时保持极高的速度和效率。
官方文档：docs/source-doc-builder/index.mdx
社区教程：README.md
安装指南
使用pip快速安装
对于大多数用户，推荐使用pip直接安装tokenizers：
pip install tokenizers -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
上述命令使用了清华大学的PyPI镜像源，可以加快国内用户的下载速度。
从源码编译安装
如果需要使用最新开发版本或进行定制化修改，可以从源码编译安装：
# 安装Rust环境
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh
source $HOME/.cargo/env
# 克隆仓库
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/to/tokenizers
# 编译安装Python绑定
cd tokenizers/bindings/python
pip install -e .
详细安装说明：docs/source-doc-builder/installation.mdx
快速上手
加载预训练分词器
tokenizers提供了便捷的接口来加载预训练分词器，以BERT模型为例：
from tokenizers import Tokenizer
# 加载预训练的BERT分词器
tokenizer = Tokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
# 编码文本
output = tokenizer.encode("Hello, world! This is a test.")
print(output.tokens)
# 输出: ["hello", ",", "world", "!", "this", "is", "a", "test", "."]
print(output.ids)
# 输出: [7592, 1010, 2088, 999, 2023, 2003, 1037, 3231, 1012]
Python绑定文档：bindings/python/README.md
分词流程解析
tokenizers的分词过程包含四个主要步骤：
- 规范化：对文本进行标准化处理，如去除重音、大小写转换等
- 预分词：将文本分割成基本单元（如按空格和标点分割）
- 模型处理：使用分词模型（如BPE、WordPiece）将预分词结果进一步细分为子词单元
- 后处理：添加特殊标记（如[CLS]、[SEP]）、生成注意力掩码等
详细流程说明：docs/source/pipeline.rst
自定义分词器
训练BERT WordPiece分词器
以下是一个训练BERT风格WordPiece分词器的示例：
from tokenizers import BertWordPieceTokenizer
# 初始化分词器
tokenizer = BertWordPieceTokenizer(
clean_text=True,
handle_chinese_chars=True,
strip_accents=True,
lowercase=True
)
# 训练分词器
tokenizer.train(
files=["train.txt", "valid.txt"],
vocab_size=10000,
min_frequency=2,
special_tokens=["[PAD]", "[UNK]", "[CLS]", "[SEP]", "[MASK]"],
limit_alphabet=1000,
wordpieces_prefix="##"
)
# 保存分词器
tokenizer.save_model("./bert-wordpiece", "my-bert-tokenizer")
训练示例代码：bindings/python/examples/train_bert_wordpiece.py
自定义分词流程
你可以灵活组合不同的组件来构建自定义分词流程：
from tokenizers import Tokenizer, models, pre_tokenizers, decoders, trainers, processors
# 初始化BPE模型
tokenizer = Tokenizer(models.BPE())
# 设置预分词器 - 使用字节级预分词
tokenizer.pre_tokenizer = pre_tokenizers.ByteLevel(add_prefix_space=True)
# 设置解码器
tokenizer.decoder = decoders.ByteLevel()
# 设置后处理器
tokenizer.post_processor = processors.TemplateProcessing(
single="[CLS] $A [SEP]",
pair="[CLS] $A [SEP] $B:1 [SEP]:1",
special_tokens=[
("[CLS]", tokenizer.token_to_id("[CLS]")),
("[SEP]", tokenizer.token_to_id("[SEP]")),
],
)
# 训练参数
trainer = trainers.BpeTrainer(
vocab_size=20000,
min_frequency=2,
special_tokens=["[UNK]", "[CLS]", "[SEP]", "[PAD]", "[MASK]"]
)
# 训练分词器
tokenizer.train(files=["text_corpus.txt"], trainer=trainer)
# 保存分词器
tokenizer.save("custom_bpe_tokenizer.json")
自定义示例：bindings/python/examples/custom_components.py
性能优化
批量处理
为了提高处理效率，推荐使用批量处理接口：
# 批量编码文本
texts = [
"This is the first sentence.",
"This is the second sentence.",
"And this is the third one."
]
# 启用填充和截断
tokenizer.enable_padding(pad_id=0, pad_token="[PAD]", length=15)
tokenizer.enable_truncation(max_length=15)
# 批量编码
outputs = tokenizer.encode_batch(texts)
# 输出结果
for output in outputs:
print(f"Tokens: {output.tokens}")
print(f"Ids: {output.ids}")
print(f"Attention mask: {output.attention_mask}")
批量处理示例：bindings/python/examples/example.py
性能对比
tokenizers相比其他分词工具具有显著的性能优势：
# 在1GB文本上的分词速度对比
tokenizers: ~18秒
nltk: ~450秒
spaCy: ~220秒
性能测试代码：bindings/python/benches/test_tiktoken.py
总结与展望
通过本文的介绍，你已经掌握了tokenizers的基本使用和高级定制方法。这款工具凭借其出色的性能和灵活性，正在成为NLP领域文本预处理的首选工具。无论是研究还是生产环境，tokenizers都能帮助你高效处理各种文本数据。
未来，tokenizers团队还将继续优化性能、扩展功能，包括更多语言的支持和更丰富的分词算法。建议定期关注项目更新，以获取最新功能和改进。
项目主页：README.md API文档：docs/source-doc-builder/api/tokenizer.mdx
希望本文能帮助你在NLP项目中充分发挥tokenizers的潜力。如果你有任何问题或建议，欢迎参与项目的社区讨论。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
