巨蟒包装器
sentencepiece的Python项目详细描述
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SentencePiecetText Proto。
- 添加了len和getitem方法。len（obj）和obj[key]分别返回vocab size和vocab id。
构建并安装Sentencepiece
对于linux（x64/i686）、macos和windows（win32/x64）环境，只需使用pip命令安装sentencepiece python模块。
% pip install sentencepiece
要从源代码构建和安装python包装器，请安装SentencePiece C++，然后尝试以下命令：
% python setup.py build
% sudo python setup.py install
如果您没有全局网站包目录的写入权限或不想安装到其中，请尝试：
% python setup.py install --user
用法
请参见this google colab page以交互方式运行sentencepiece。
分段
% python
>>> import sentencepiece as spm
>>> sp = spm.SentencePieceProcessor()
>>> sp.Load("test/test_model.model")
True
>>> sp.EncodeAsPieces("This is a test")
['\xe2\x96\x81This', '\xe2\x96\x81is', '\xe2\x96\x81a', '\xe2\x96\x81', 't', 'est']
>>> sp.EncodeAsIds("This is a test")
[284, 47, 11, 4, 15, 400]
>>> sp.DecodePieces(['\xe2\x96\x81This', '\xe2\x96\x81is', '\xe2\x96\x81a', '\xe2\x96\x81', 't', 'est'])
'This is a test'
>>> sp.NBestEncodeAsPieces("This is a test", 5)
[['\xe2\x96\x81This', '\xe2\x96\x81is', '\xe2\x96\x81a', '\xe2\x96\x81', 't', 'est'], ['\xe2\x96\x81This', '\xe2\x96\x81is', '\xe2\x96\x81a', '\xe2\x96\x81', 'te', 'st'], ['\xe2\x96\x81This', '\xe2\x96\x81is', '\xe2\x96\x81a', '\xe2\x96\x81', 'te', 's', 't'], ['\xe2\x96\x81This', '\xe2\x96\x81is', '\xe2\x96\x81a', '\xe2\x96\x81', 't', 'e', 'st'], ['\xe2\x96\x81This', '\xe2\x96\x81is', '\xe2\x96\x81a', '\xe2\x96\x81', 't', 'es', 't']]
>>> for x in range(10):
... sp.SampleEncodeAsPieces("This is a test", -1, 0.1)
...
['\xe2\x96\x81', 'T', 'h', 'i', 's', '\xe2\x96\x81', 'is', '\xe2\x96\x81a', '\xe2\x96\x81', 't', 'e', 's', 't']
['\xe2\x96\x81T', 'h', 'is', '\xe2\x96\x81is', '\xe2\x96\x81', 'a', '\xe2\x96\x81', 't', 'est']
['\xe2\x96\x81This', '\xe2\x96\x81is', '\xe2\x96\x81', 'a', '\xe2\x96\x81', 't', 'e', 'st']
['\xe2\x96\x81This', '\xe2\x96\x81is', '\xe2\x96\x81a', '\xe2\x96\x81', 't', 'e', 'st']
['\xe2\x96\x81This', '\xe2\x96\x81is', '\xe2\x96\x81a', '\xe2\x96\x81', 't', 'e', 's', 't']
['\xe2\x96\x81T', 'h', 'is', '\xe2\x96\x81', 'i', 's', '\xe2\x96\x81a', '\xe2\x96\x81', 'te', 's', 't']
['\xe2\x96\x81This', '\xe2\x96\x81', 'is', '\xe2\x96\x81a', '\xe2\x96\x81', 'te', 's', 't']
['\xe2\x96\x81This', '\xe2\x96\x81', 'i', 's', '\xe2\x96\x81a', '\xe2\x96\x81', 't', 'e', 'st']
['\xe2\x96\x81This', '\xe2\x96\x81', 'is', '\xe2\x96\x81', 'a', '\xe2\x96\x81', 't', 'e', 'st']
['\xe2\x96\x81This', '\xe2\x96\x81', 'i', 's', '\xe2\x96\x81', 'a', '\xe2\x96\x81', 'te', 's', 't']
>>> sp.DecodeIds([284, 47, 11, 4, 15, 400])
'This is a test'
>>> sp.GetPieceSize()
1000
>>> sp.IdToPiece(2)
'</s>'
>>> sp.PieceToId('</s>')
2
>>> len(sp)
1000
>>> sp['</s>']
2
模特训练
通过将spm_train的参数传递给sentencepiecetrainer.train（）函数来执行训练。
>>> import sentencepiece as spm
>>> spm.SentencePieceTrainer.Train('--input=test/botchan.txt --model_prefix=m --vocab_size=1000')
unigram_model_trainer.cc(494) LOG(INFO) Starts training with :
input: "test/botchan.txt"
model_prefix: "m"
model_type: UNIGRAM
..snip..
unigram_model_trainer.cc(529) LOG(INFO) EM sub_iter=0 size=1239 obj=10.4055 num_tokens=36256 num_tokens/piece=29.2623
unigram_model_trainer.cc(529) LOG(INFO) EM sub_iter=1 size=1239 obj=10.3187 num_tokens=36256 num_tokens/piece=29.2623
unigram_model_trainer.cc(529) LOG(INFO) EM sub_iter=0 size=1100 obj=10.5285 num_tokens=37633 num_tokens/piece=34.2118
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(284) LOG(INFO) Saving model: m.model
trainer_interface.cc(293) LOG(INFO) Saving vocabs: m.vocab
>>>
python2/3字符串/unicode兼容性
sentencepiece python包装器同时接受unicode字符串和传统字节字符串。 输出字符串类型由输入字符串类型决定。 idtopice/decodeids方法的输出类型是str，但请注意，它分别是python2中的传统字节字符串和python3中的unicode字符串。
- Python2：
>>> sp.EncodeAsPieces('吾輩は猫である')
['\xe2\x96\x81', '\xe5\x90\xbe', '\xe8\xbc\xa9', '\xe3\x81\xaf', '\xe7\x8c\xab', '\xe3\x81\xa7\xe3\x81\x82\xe3\x82\x8b']
>>> sp.EncodeAsPieces(u'吾輩は猫である')
[u'\u2581', u'\u543e', u'\u8f29', u'\u306f', u'\u732b', u'\u3067\u3042\u308b']
>>> sp.EncodeAsPieces(u'吾輩は猫である'.encode('utf-8'))
['\xe2\x96\x81', '\xe5\x90\xbe', '\xe8\xbc\xa9', '\xe3\x81\xaf', '\xe7\x8c\xab', '\xe3\x81\xa7\xe3\x81\x82\xe3\x82\x8b']
>>> sp.IdToPiece(10)
'\xe3\x81\xab'
>>> type(sp.IdToPiece(10))
<type 'str'>
- Python3:
>>> sp.EncodeAsPieces('吾輩は猫である')
['▁', '吾', '輩', 'は', '猫', 'である']
>>> sp.EncodeAsPieces('吾輩は猫である'.encode('utf-8'))
[b'\xe2\x96\x81', b'\xe5\x90\xbe', b'\xe8\xbc\xa9', b'\xe3\x81\xaf', b'\xe7\x8c\xab', b'\xe3\x81\xa7\xe3\x81\x82\xe3\x82\x8b']
>>>
>>> sp.IdToPiece(10)
'に'
>>> type(sp.IdToPiece(10))
<class 'str'>
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