中文分词适合于网站吗?

原文发布在http://paomadeng.javaeye.com/blog/125838

OSPod.Forum希望能够成为跨数据库的应用产品,因此在全文检索的技术方案上没有选择数据库的全文检索方案,毕竟象MySQL这样的开源数据库或者HSQL这样的袖珍数据要集成全文检索功能还是比较麻烦的。因此通过分析,我们选择了lucene作为全文检索的支持。

        在使用Lucene的过程中,比较难选择的就是分析器。选择Lucene自带的CJKAnalyer?ChineseAnalyer?StandardAnalyer?还是使用带有中文分词的分析器?

        选型评判目标:
 1.支持多语言
 2.性能如何
 3.是结果越多越好?还是把结果缩小在最小范围?
       
 结论:
 1.CJKAnalyer实现非常不错,对中、日、韩支持不错,支持部分中文分词(双字),但是不支持3个以上汉字词组的搜索。
 2.ChineseAnalyer不支持中文分词。
 3.StandardAnalyer,不支持中文分词,在多语言方面支持不错。
 4.中文分词,的确搜索结果精确了,但是在词库方面要求很全面,性能方面、智能化方面都有比较高的要求。可是这是用户需要的结果吗?
 参考百度、Google等大家,最后决定论坛产品是非专业产品,因此搜索出尽可能多的合理结果才是最重要的,因此决定选择StandardAnalyer作为分析器。 

       仅代表个人意见,欢迎大家批评指正。

### 支持中文的BPE分词器实现有哪些 在自然语言处理中,BPE(Byte Pair Encoding)是一种广泛使用的子词分词算法,能够有效平衡词汇表大小与未登录词(OOV)问题。该方法通过逐步合并高频相邻字符对来构建子词词表,特别适用于中文等多语言场景下的文本处理[^2]。目前,已有多个支持中文的BPE分词器实现,主要基于主流的NLP工具库和框架。 #### 1. Hugging Face Transformers 中的 BPE 实现 Hugging Face 的 `transformers` 库提供了对 BPE 分词器的完整支持,尤其在中文预训练模型(如 Chinese-BERT、ChatGLM 等)中广泛使用。它通常依赖 `tokenizers` 库来实现高效的 BPE 编码。 ```python from tokenizers import Tokenizer from tokenizers.models import BPE from tokenizers.trainers import BpeTrainer from tokenizers.pre_tokenizers import Whitespace # 初始化 BPE 模型并训练 tokenizer = Tokenizer(BPE()) trainer = BpeTrainer(special_tokens=["[UNK]", "[CLS]", "[SEP]", "[PAD]", "[MASK]"]) pre_tokenizer = Whitespace() # 加载中文语料并训练 corpus = ["中文分词测试", "这是另一个句子"] tokenizer.pre_tokenizer = pre_tokenizer tokenizer.train_from_iterator(corpus, trainer=trainer) ``` 该实现支持自定义训练语料,适用于中文文本的子词切分,并可与 Hugging Face 的模型无缝集成。 #### 2. SentencePiece 库 SentencePiece 是 Google 开发的一个独立于语言的子词分词库,支持 BPE 和 Unigram 算法,尤其适合中文等无空格语言。其优势在于不依赖语言特定的预处理步骤,可以直接对原始文本进行建模。 ```bash spm_train --input=chinese_corpus.txt --model_prefix=chinese_bpe --vocab_size=32000 --model_type=bpe ``` 训练完成后,可以使用 SentencePiece 模型对中文文本进行编码: ```python import sentencepiece as spm sp = spm.SentencePieceProcessor() sp.Load('chinese_bpe.model') tokens = sp.EncodeAsPieces('中文支持的BPE分词器') print(tokens) # ['▁中', '文支', '持', '的', 'BPE', '分', '词', '器'] ``` SentencePiece 提供了灵活的接口,支持多种语言和训练策略,是中文 BPE 分词的首选工具之一。 #### 3. Fast Tokenizer(Hugging Face Transformers 内置) Hugging Face 在 `transformers` 中提供了内置的快速 BPE 分词器实现,基于 Rust 编写的 `tokenizers` 库,支持中文语料的高效处理。该实现通常用于中文 BERT、GPT-2、ChatGLM 等模型。 ```python from transformers import BertTokenizerFast tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained("bert-base-chinese") tokens = tokenizer.tokenize("中文分词测试") print(tokens) # ['中', '文', '分', '词', '测', '试'] ``` 尽管 `BertTokenizerFast` 默认使用 WordPiece,但可通过自定义词表切换为 BPE 模式,适用于需要中文支持的下游任务。 #### 4. OpenNMT Tokenizer OpenNMT 提供了基于 BPE 的分词工具 `subword-nmt`,支持中文文本的子词切分。其核心是通过训练 BPE 模型生成子词词表,并对输入文本进行编码。 ```bash subword-nmt learn-bpe -s 10000 < chinese_corpus.txt > bpe.codes subword-nmt apply-bpe -c bpe.codes < input.txt > output.txt ``` 该工具适用于大规模中文语料的预处理,常用于机器翻译、文本摘要等任务。
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