Piece选择算法

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最新推荐文章于 2024-12-23 06:00:00 发布
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#算法

博客提及发错区，请求版主删除，但未涉及算法具体内容。
不好意思發的時候點錯區了。。麻煩斑竹刪掉，謝謝
【自然语言处理】BPE算法原理与应用：基于SentencePiece的中英文分词及词表优化策略
06-27
此外，还探讨了中英文词表大小的选择，并描述了基于torch.utils.data.Dataset的数据预处理流程。最后，文章介绍了日志记录器的作用、代码解析、示例及最佳实践建议，帮助开发者更好地理解和应用日志记录功能。; 适合...
sentence
overwinner
08-16 514
make have do take give go keep set   英语常用名词，少用动词。对于名词会变化翻译。也就是名词化表达。 sb make study of sth。sb研究sth a study is made of sth。sth被研究 a detailed study has been made of the prints 脚印被详细研究（科学家详细研究了脚印） using...
机械臂路径规划
2401_83651514的博客
08-01 1820
PRM：1.先随机采样n个点构图2.基于图进行搜索-RRT：快速搜索随机数，非最优解；查询near可用kdtree等数据结构，快速找到树中最近结点-RRT*：做了两个改进，一是改变了新节点连接到树的规则，二是对搜索数进行‘剪枝’操作，使之更接近于真实的最优路径-RRT-connect：双向扩展的RRT，从start和goal同时扩展，搜索速度比较快，ROS-Moveit默认使用此算法。
sentencepiece原理和使用
热门推荐
xgli的博客
11-30 1万+
sentencepiece在中文上相当于分词+BPE
NLP-分词器：SentencePiece【参考Chinese-LLaMA-Alpaca在通用中文语料上训练的20K中文词表并与原版LLaMA模型的32K词表进行合并的代码】
u013250861的博客
07-11 5336
SentencePiece 是一种无监督的文本 tokenizer 和 detokenizer，主要用于基于神经网络的文本生成系统，其中，词汇量在神经网络模型训练之前就已经预先确定了。SentencePiece 实现了subword单元（例如，字节对编码 (BPE)）和 unigram 语言模型），并可以直接从原始句子训练字词模型(subword model)。这使得我们可以制作一个不依赖于特定语言的预处理和后处理的纯粹的端到端系统。本文主要给大家讲解了SentencePiece的基本原理及使用方法。
Windows Python Sentencepiece
weixin_57925958的博客
03-25 2144
每行一行的原始语料库文件。不需要运行标记器，规范化或预处理器。默认情况下，sentencepece使用Unicode NFKC对输入进行规范化。在使用词类型时，必须对输入句子进行预标记。首先是通过python安装对应的的源码库（python还是很方便的），通过以下命令直接在终端运行即可安装。对于其他字符集较少的语言，默认值为1.0。模型和<model_name>。通过导入txt文件训练自己的模型（红框部分是我在网上找的一份西游记的txt）安装完成后在py文件调用查看是否安装成功（能成功调用即安装成功）
BERT模型入门（15）WordPiece分词算法
weixin_xxxxx的博客
12-23 688
我们了解到在BPE中，从给定的数据集开始，首先提取带有计数的单词。在WordPiece中，我们做同样的事情，但一个区别是WordPiece不是基于频率合并符号对。也就是说，WordPiece合并对语言模型（在给定训练数据上训练）具有高似然性的符号对。我们了解到在BPE中，我们合并最频繁的符号对。在BPE中，我们合并了符号对s和t，因为它们出现了4次。首先，我们检查语言模型（在给定训练集上训练）对每个符号对的似然性。以这种方式，我们计算所有符号对的似然性，并合并具有最大似然性的符号对，将其添加到词汇表中。
Byte Pair Encoding and WordPiece Model自词算法详解
qq_15821487的博客
08-18 1576
昨天总结实验数据分析的时候发现一个机器翻译的其中的一个脚本，其中用到的算法就是BPE算法，刚开始感觉很高大上的，因为总是听到带上算法帽子的东西就觉得666。等自己好好研究研究，网上各种找资料才知道，其实还挺好理解的，所以真的应了那句老话，眼见为实呀。 总说 BPE，（byte pair encoder）字节对编码，也可以叫做digram coding双字母组合编码，主要目的是为了数据压缩，算法描述为字符串里频率最常见的一对字符被一个没有在这个字符中出现的字符代替的层层迭代过程。具体在下面描述。该算法首先
【寻找one piece的算法之路】滑动窗口
acm_pn的博客
10-08 1764
滑动窗口算法是一种常用的算法模式，通常用于字符串匹配、数组操作等问题中，特别是需要在一段连续的数据中寻找满足特定条件的子序列问题。它通过维护一个窗口（一段连续的子数组或子串），并在数据结构上滑动（移动）这个窗口，来寻找最优解或者满足特定条件的子序列。
Byte Pair Encoding（BPE）/WordPiece算法介绍
J~的博客
02-05 6154
Subword算法如今已经成为了一个重要的NLP模型性能提升方法。自从2018年BERT横空出世横扫NLP界各大排行榜之后，各路预训练语言模型如同雨后春笋般涌现，其中Subword算法在其中已经成为标配。所以作为NLP界的小菜鸟，有必要了解下Subword算法的原理。 1BPE BPE，（byte pair encoder）字节对编码，也可以叫做digram coding双字母组合编码，主要...
Py之sentencepiece：sentencepiece的简介(40多个参数详解及其经验总结/使用两大场景【扩充/垂直】)、安装、使用方法(训练模型+使用模型)之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
05-22 2230
​ Py之sentencepiece：sentencepiece的简介(40多个参数详解及其经验总结/使用两大场景【扩充/垂直】)、安装、使用方法(训练模型+使用模型)之详细攻略 目录 相关文章 sentencepiece的简介 sentencepiece的安装 sentencepiece的使用方法(训练模型+使用模型) 相关文章 LLMs：大模型数据预处理技巧之分词算法的简介(Tokenizer的概述)、常用算法(对比Transformer中
SentencePiece python 实战
子燕若水的博客
11-21 2464
【代码】SentencePiece python 实战。
读取文本节点_文本编辑器数据结构进化之PieceTable
weixin_39781452的博客
12-05 236
原始数据结构问题：当你打开一个文本文件时，首先从磁盘加载数据，这些数据会被保存在内存中，我们用怎样的数据结构来存储呢？我们大家正常想到应该就是两个 字符串 contents = “第一行内容n第二行内容” 字符串数组 lines = [ “第一行内容n”, // 第一行 “第二行内容” // 第二行 ]直接使用字符串简单粗暴，我们知道每次改动字符串...
大模型词表扩充必备工具SentencePiece
asd8705的专栏
04-28 1600
SentencePiece 是一种无监督的文本 tokenizer 和 detokenizer，主要用于基于神经网络的文本生成系统，其中，词汇量在神经网络模型训练之前就已经预先确定了。SentencePiece 实现了subword单元（例如，字节对编码 (BPE)）和 unigram 语言模型），并可以直接从原始句子训练字词模型(subword model)。这使得我们可以制作一个不依赖于特定语言的预处理和后处理的纯粹的端到端系统。本文主要给大家讲解了SentencePiece的基本原理及使用方法。
python3安装第三方包报错11002_Python sentencepiece包_程序模块 - PyPI - Python中文网
weixin_39603327的博客
12-11 1493
语句条python包装器带有swig的sentencepiece的python包装器。本模块对Sentencepiece：：Sentencepieceprocessor类进行了以下修改：编码和解码方法分别被重新定义为encodesID、encodesPieces、decodeID和decodePieces。用SentencePiecetTrainer支持模型训练。训练方法。不支持SentenceP...
Text Editor 的 Piece Table 结构
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Text Editor 的 Piece Table 结构 Charles Crowley 在Data Structures for Text Sequences中描述了一种用于存储和编辑文本的数据结构 Piece Table。这种结构被大多数 Professional 的文本编辑器/字处理器所使用。另一种广为应用的（更简单）的数据结构是 Gap，最初被用在 Emacs...
OMPL 入门Tutorial 6：基准规划器(Benchmarking planner)
Lbaron980810的博客
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baxter使用moveit+kdl+rvizplugin进行拖拽规划时出现completed listing of explantions for invalid states规划错误解决方法
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实际上这几天一直在学习baxter的基本操作方法，发现baxter真的是一款很好的机器人，官方给提前配置好了很多东西，使用起来很方便。虽然如此，但是在对其进行ikfast插件配置的过程中仍然艰辛满满，其实还是手生。 这几天的摸索流程是这样的 按照官方教程http://sdk.rethinkrobotics.com/wiki/MoveIt_Tutorial指导的，对baxter直接进行了ikfa...
737. Sentence Similarity II
wilzxu的博客
06-25 240
737. Sentence Similarity II方法1: union find Given two sentences words1, words2 (each represented as an array of strings), and a list of similar word pairs pairs, determine if two sentences are similar....
WordPiece算法流程图
最新发布
12-28
### WordPiece 算法概述 WordPiece 是一种用于自然语言处理中的分词方法，其核心思想是从字符级别构建词汇表并逐步合并高频出现的字符组合来形成更复杂的词语单位[^3]。 #### WordPiece 算法流程描述 1. **初始化...
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