【源码】基于BPE算法的中文分词模型

项目简介

本项目借助中文维基百科数据集，训练基于BPE（Byte Pair Encoding）算法的中文分词模型。BPE作为无监督的分词算法，可有效处理中文文本的分词与编码问题，适合大规模语料库处理。

项目的主要特性和功能

1. 数据准备：从中文维基百科提取数据，生成训练用的文本文件。
2. 模型训练：运用BPE算法训练分词模型，支持中文文本的分词与编码。
3. 模型应用：提供示例代码，演示如何用训练好的模型对中文文本分词和编码。
4. 模型比较：将BPE模型与Wenzhong、LLaMA等分词器对比，展现其在中文分词中的优势。

安装使用步骤

安装依赖

使用pip install sentencepiece命令安装sentencepiece库。

训练模型

运行训练脚本，用中文维基百科数据集训练BPE模型。注意，训练过程需要54GB以上的内存。

使用模型

加载训练好的BPE模型，对中文文本进行分词和编码。

模型对比

使用示例代码，对比BPE模型与Wenzhong、LLaMA等分词器的分词效果并分析差异。通过此项目，用户可了解BPE算法用于中文分词的方法，对比不同分词器效果，选择合适的分词模型。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】