# sentencepiece

#### 介绍
An unsupervised text tokenizer and detokenizer.

#### 软件架构
软件架构说明


#### 安装教程

1.  Python模块

    SentencePiece 提供了支持 SentencePiece 训练和分割的 Python 包装器。你可以安装 SentencePiece 的 Python 二进制包。

    % pip install sentencepiece

2.  从 C++ 源代码构建和安装 SentencePiece 命令行工具

    构建 SentencePiece 需要以下工具和库：

    * make

    * C++11编译器

    * gperftools库（可选，可以获得 10-40% 的性能提升。）

    在 Ubuntu 上，可以使用 apt-get 安装构建工具：

    % sudo apt-get install cmake build-essential pkg-config libgoogle-perftools-dev

    然后，您可以按如下方式构建和安装命令行工具。

    % git clone https://github.com/google/sentencepiece.git

    % cd sentencepiece

    % mkdir build

    % cd build

    % cmake ..

    % make -j $(nproc)

    % sudo make install

    % sudo ldconfig -v

    在 OSX/macOS 上，将最后一个命令替换为 sudo update_dyld_shared_cache

3.  用 vcpkg 构建和安装

    您可以使用vcpkg依赖项管理器下载并安装句子：

    git clone https://github.com/Microsoft/vcpkg.git

    cd vcpkg

    ./bootstrap-vcpkg.sh

    ./vcpkg integrate install

    ./vcpkg install sentencepiece

    vcpkg 中的sentencepiece端口由 Microsoft 团队成员和社区贡献者保持最新。

#### 使用说明

1.  训练句子模型

    % spm_train --input=<input> --model_prefix=<model_name> --vocab_size=8000 --character_coverage=1.0 --model_type=<type>

    * --input：每行一个句子的原始语料库文件。无需运行分词器、规范器或预处理器。默认情况下，SentencePiece 使用 Unicode NFKC 规范化输入。您可以传递逗号分隔的文件列表。

    * --model_prefix: 输出模型名称前缀。<model_name>.model并<model_name>.vocab生成。

    * --vocab_size: 词汇量，例如 8000、16000 或 32000

    * --character_coverage: 模型覆盖的字符数，好的默认值是：0.9995对于具有丰富字符集的语言，如日语或中文，1.0以及其他具有小字符集的语言。

    * --model_type: 型号。从unigram（默认）bpe、char、 或 中选择word。使用wordtype时，输入的句子必须预先标记。

2.  将原始文本编码为句子片段/id

    % spm_encode --model=<model_file> --output_format=piece < input > output

    % spm_encode --model=<model_file> --output_format=id < input > output

    使用--extra_optionsflag 插入 BOS/EOS 标记或反转输入顺序。

    % spm_encode --extra_options=eos (add </s> only)

    % spm_encode --extra_options=bos:eos (add <s> and </s>)

    % spm_encode --extra_options=reverse:bos:eos (reverse input and add <s> and </s>)

    SentencePiece 支持 nbest 分割和带--output_format=(nbest|sample)_(piece|id)标志的分割采样。

    % spm_encode --model=<model_file> --output_format=sample_piece --nbest_size=-1 --alpha=0.5 < input > output

    % spm_encode --model=<model_file> --output_format=nbest_id --nbest_size=10 < input > output

3.  将句子片段/id 解码为原始文本

    % spm_decode --model=<model_file> --input_format=piece < input > output

    % spm_decode --model=<model_file> --input_format=id < input > output

    使用--extra_options标志以相反的顺序解码文本。

    % spm_decode --extra_options=reverse < input > output

4.  端到端示例

    % spm_train --input=data/botchan.txt --model_prefix=m --vocab_size=1000

    unigram_model_trainer.cc(494) LOG(INFO) Starts training with :

    input: "../data/botchan.txt"

    ... <snip>

    unigram_model_trainer.cc(529) LOG(INFO) EM sub_iter=1 size=1100 obj=10.4973 num_tokens=37630 num_tokens/piece=34.2091

    trainer_interface.cc(272) LOG(INFO) Saving model: m.model

    trainer_interface.cc(281) LOG(INFO) Saving vocabs: m.vocab

    % echo "I saw a girl with a telescope." | spm_encode --model=m.model

      ▁I ▁saw ▁a ▁girl ▁with ▁a ▁ te le s c o pe .

    % echo "I saw a girl with a telescope." | spm_encode --model=m.model --output_format=id

      9 459 11 939 44 11 4 142 82 8 28 21 132 6

    % echo "9 459 11 939 44 11 4 142 82 8 28 21 132 6" | spm_decode --model=m.model --input_format=id

      I saw a girl with a telescope.

    可以发现原来的输入句是从词表id序列中还原出来的。

5.  导出词汇表

    % spm_export_vocab --model=<model_file> --output=<output file>

    <output file>存储词汇表和排放日志概率列表。词汇 id 对应于该文件中的行号。

6.  重新定义特殊元标记

    By default, SentencePiece uses Unknown (<unk>), BOS (<s>) and EOS (</s>) tokens which have the ids of 0, 1, and 2 respectively. 我们可以在训练阶段重新定义这个映射如下。

    % spm_train --bos_id=0 --eos_id=1 --unk_id=5 --input=... --model_prefix=... --character_coverage=...

    例如，设置 -1 id 时，bos_id=-1将禁用此特殊标记。请注意，无法禁用未知 ID。我们可以将填充的 id (<pad>) 定义为--pad_id=3.

7.  词汇限制

    spm_encode接受 a--vocabulary和 a--vocabulary_threshold选项，这样spm_encode只会产生也出现在词汇表中的符号（至少有一些频率）。

    用法与subword-nmt. 假设 L1 和 L2 是两种语言（源/目标语言），训练共享的 spm 模型，并为每个得到结果词汇：

    % cat {train_file}.L1 {train_file}.L2 | shuffle > train

    % spm_train --input=train --model_prefix=spm --vocab_size=8000 --character_coverage=0.9995

    % spm_encode --model=spm.model --generate_vocabulary < {train_file}.L1 > {vocab_file}.L1

    % spm_encode --model=spm.model --generate_vocabulary < {train_file}.L2 > {vocab_file}.L2

    shuffle命令只是为了以防万一，因为spm_train默认情况下加载语料库的前 10M 行。

    然后使用--vocabulary选项分割训练/测试语料库

    % spm_encode --model=spm.model --vocabulary={vocab_file}.L1 --vocabulary_threshold=50 < {test_file}.L1 > {test_file}.seg.L1

    % spm_encode --model=spm.model --vocabulary={vocab_file}.L2 --vocabulary_threshold=50 < {test_file}.L2 > {test_file}.seg.L2

#### 参与贡献

1.  Fork 本仓库
2.  新建 Feat_xxx 分支
3.  提交代码
4.  新建 Pull Request


#### 特技

1.  使用 Readme\_XXX.md 来支持不同的语言，例如 Readme\_en.md, Readme\_zh.md
2.  Gitee 官方博客 [blog.gitee.com](https://blog.gitee.com)
3.  你可以 [https://gitee.com/explore](https://gitee.com/explore) 这个地址来了解 Gitee 上的优秀开源项目
4.  [GVP](https://gitee.com/gvp) 全称是 Gitee 最有价值开源项目，是综合评定出的优秀开源项目
5.  Gitee 官方提供的使用手册 [https://gitee.com/help](https://gitee.com/help)
6.  Gitee 封面人物是一档用来展示 Gitee 会员风采的栏目 [https://gitee.com/gitee-stars/](https://gitee.com/gitee-stars/)
