環境搭建

1.安裝C++源碼版

step1 安裝環境依賴
ubuntu系統：

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

centos系統：

sudo yum install cmake pkg-config gperfools-devel

注：如果之前安裝過cmake，但是3.1以下的，會編譯不成功，因此需要安裝更高版本的3.1以上版本的，具體更新辦法戳這里。

step2 下載項目并進行編譯

% git clone https://github.com/google/sentencepiece % cd /path/to/sentencepiece % mkdir build % cd build % cmake .. % make -j $(nproc) % sudo make install % sudo ldconfig -v

安裝過程中可能遇到的錯誤
運行spm_train報錯：

spm_train: error while loading shared libraries: libsentencepiece.so.0: cannot open shared object file: No such file or directory

解決方案：

echo "/usr/local/lib" >> /etc/ld.so.confldconfig

2.安裝python調用接口

很簡單，一句話就可以了，也支持訓練和分詞，但是在細節上還是沒有源碼版齊全，訓練速度稍微慢點，因此還是建議裝一個c++版，再裝一個python包進行調用。

pip install sentencepiece

sentencePiece簡介

可以看做是一個分詞算法，而且用在做特定領域的新詞發現上還是蠻不錯的，包含4種模型訓練方式：

• unigram，就是一元分詞，把句子從頭到尾分成一個一個的漢字
• bpe，字節對編碼，首先將詞分成一個一個的字符，然后在詞的范圍內統計字符對出現的次數，每次將次數最多的字符對保存起來，直到循環次數結束，具體推演的話可以看論文
• char,字符型分詞
• word,使用這種模式，使用的語料首先要經過預分詞

模型訓練參數

重要參數：

• input 每行一句的訓練文本的路徑
• model_prefix 輸出模型的路徑
• vocab_size 訓練出的詞庫大小，不指定的話就是8000
• character_coverage 模型中覆蓋的字符數，默認是0.995，對于字符集豐富的中文最好是1
• model_type 訓練使用的模型，四種可選，不指定的話就使用unigram模型

其它比較有用的參數：

• max_sentence_length 控制模型輸入句子的長度，默認是4192，超過這個長度的句子會被過濾掉
• max_sentencepiece_length 最大的句子塊長度，默認是16
• seed_sentencepiece_size 種子訓練句子量，默認是100w條
• num_threads 線程數，默認是開16個
• use_all_vocab 使用所有的tokens作為詞庫，不過只對word/char 模型管用
• input_sentence_size 訓練器最大加載數量，默認為0，作者說為了避免內存溢出，只會選擇100萬句子進行訓練，對應的就是seed_sentencepiece_size吧

訓練模型時需要注意的點

1.語料太少，報錯

RuntimeError: Internal: C:\projects\sentencepiece\src\trainer_interface.cc(468) [(trainer_spec_.vocab_size()) == (model_proto->pieces_size())]

這是因為保留的詞小于4000，就會報這個錯，sentencepiece最好拿大語料去訓練
解決方法：

--hard_vocab_limit=false #在訓練命令的參數加一個這個參數就可以解決

2.訓練大語料值得參考的參數設置

spm_train --input=my_input --model_prefix=en_clean_unigram --vocab_size=32000 --character_coverage=1.0 --model_type=unigram --num_threads=40 --input_sentence_size=5000000 --shuffle_input_sentence=true

python接口用法

之前在github項目上有python的具體用法，但是這幾天不見了，先分享調用模型分詞的代碼，希望之后作者能夠補上吧。

import sentencepiece as spm sp = spm.SentencePieceProcessor() sp.Load("test/test_model.model") #加載訓練好的模型test_text = "這是一個測試"sp.EncodeAsPieces(test_text) #切詞

參考資料

• https://github.com/google/sentencepiece
• http://114.115.240.75/?p=729
• https://github.com/google/sentencepiece/issues/308
• https://github.com/google/sentencepiece/issues/226

總結

以上是生活随笔為你收集整理的sentencePiece入门小结的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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