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license: cc-by-sa-4.0 |
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license: cc-by-sa-4.0 |
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# v4からの修正点 |
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数字を全て一桁区切りに。 |
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# 説明 |
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wikipedia, mbpp, grade-school-mathで学習したトークナイザー。 |
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## 学習に使ったデータ |
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- 英語：1.33GB (wiki40b)<br> |
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- 日本語：1.78GB (wiki40b) ※形態素単位で"||||"で事前分割してsentencepieceの学習時にpretokenization_delimiterを設定。<br> |
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- コード：172KB (mbpp) <br> |
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- 数学：2.1MB (grade-school-math) |
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## 語彙の追加 |
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以下を参考に日本語の語彙を追加。 |
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- wikitinary 目次一覧（名詞・形容詞・形容動詞・副詞・接尾辞・助詞・動詞などから一般的に使われると思われるものを定性的に選別。） |
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- wikitionary 日本語の基本語彙1000 |
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- 文化庁「常用漢字一覧表」の例から一部をサンプリング。 |
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- 時間・季節・方角に関する語 |
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- 都道府県・観光地・東京23区 |
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- 頻出する日本の苗字 |
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- 定型表現（「こんにちは」「よろしく」「ございます」など） |
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その他、以下の語彙を追加。 |
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- 記号 |
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- 数字（漢数字・半角数字0~9・全角数字０〜９・上付き数字0〜9） |
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- 数学に出るギリシャ文字 |
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## 語彙の割合 |
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概算ですが、アルファベットが約6割、日本語（ひらがな・カタカナ・漢字）が約4割となっています。（その他記号や数字は1~2%程度） |
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## 参照 |
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- https://aclanthology.org/2020.lrec-1.297.pdf |
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- https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/wiki40b |
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- https://github.com/openai/grade-school-math |
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- https://github.com/google-research/google-research/tree/master/mbpp |
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- https://www.bunka.go.jp/kokugo_nihongo/sisaku/joho/joho/kakuki/14/pdf/jyouyou_kanjihyou.pdf |
|
- https://ja.m.wiktionary.org/wiki/%E3%82%AB%E3%83%86%E3%82%B4%E3%83%AA:%E6%97%A5%E6%9C%AC%E8%AA%9E |
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## 設定 |
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vocab_size=56,320（語彙サイズ）<br> |
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character_coverage=0.9995（文字のカバー率99.95%）<br> |
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model_type="unigram"（アルゴリズム）<br> |
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normalization="identity"（正規化なし）<br> |
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byte_fallback=True（バイト変換あり）<br> |
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split_digits=True（数字分割あり）<br> |
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allow_whitespace_only_pieces=True（空白のトークンを許可する）<br> |
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remove_extra_whitespaces=True（余分な空白の削除あり）<br> |
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## 形式 |
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LlamaTokenizer<br> |
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※encode時に文頭にbos_tokenである"\<s\>"トークンが付きます。 |
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# 使い方 |
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```python |
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!pip install transformers>=4.34.0 |
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from transformers import AutoTokenizer |
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test_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("geniacllm/ja-en-tokenizer-unigram-v5", use_fast=False) |
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``` |
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```python |
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# text |
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text = "This is tokenizer test." |
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# tokenize |
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tokenized = test_tokenizer.tokenize(text) |
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print(tokenized) |
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# encode |
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encoded = test_tokenizer.encode(text) |
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print(encoded) |
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# decode |
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decoded = test_tokenizer.decode(encoded) |
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print(decoded) |
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# special_token |
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print(test_tokenizer.special_tokens_map) |
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# vocab size |
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print(len(test_tokenizer)) |
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# all subwords in vocab |
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print(test_tokenizer.get_vocab()) |
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``` |
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