sentencepiece原理与实践_sentencepieces

1 前言

前段时间在看到XLNET，Transformer-XL等预训练模式时，看到源代码都用到sentencepiece模型，当时不清楚。经过这段时间实践和应用，觉得这个方法和工具值得NLP领域推广和应用。今天就分享下sentencepiece原理以及实践效果。

2 原理

sentencepiece由谷歌将一些词-语言模型相关的论文进行复现，开发了一个开源工具——训练自己领域的sentencepiece模型，该模型可以代替预训练模型(BERT,XLNET)中词表的作用。开源代码地址为：https://github.com/google/sentencepiece。其原理就相当于：提供四种关于词的切分方法。这里跟中文的分词作用是一样的，但从思路上还是有区分的。通过使用我感觉：在中文上，就是把经常在一起出现的字组合成一个词语；在英文上，它会把英语单词切分更小的语义单元，减少词表的数量。

例如“机器学习领域“这个文本，按jieba会分“机器/学习/领域”，但你想要粒度更大的切分效果，如“机器学习/领域”或者不切分，这样更有利于模型捕捉更多N-gram特征。为实现这个，你可能想到把对应的大粒度词加到词表中就可以解决，但是添加这类词是很消耗人力。然而对于该问题，sentencepiece可以得到一定程度解决，甚至完美解决你的需求。

模型在训练中主要使用统计指标，比如出现的频率，左右连接度等，还有困惑度来训练最终的结果。了解算法细节可以去githup上查看相关论文。

3 安装

GitHub官网提供了二种安装方式，第一种是通过vcpkg：

 

git clone https://github.com/Microsoft/vcpkg.git
cd vcpkg
./bootstrap-vcpkg.sh
./vcpkg integrate install
./vcpkg install sentencepiece

第二种方式通过C++方式安装：
需要依赖的包有：

• cmake
• C++11 compiler
• gperftools library (optional, 10-40% performance improvement can be obtained.)
  安装步骤先从githup把源码download下来，然后

 

% cd /path/to/sentencepiece
% mkdir build
% cd build
% cmake ..
% make -j $(nproc)
% sudo make install
% sudo ldconfig -v

4 训练

安装成功，就可以用自己的领域文本数据进行训练，训练的代码指令为：

 

spm_train --input='/home/deploy/sentencepiece/news_corpus.txt' -- model_prefix='/home/deploy/sentencepiece/mypiece' --vocab_size=320000 --character_coverage=1 --model_type='bpe' 

参数说明：

input 训练语料，形式为一行一段文本
model_prefix 模型输出的路径
vocab_size 训练后词表的大小，数量越大训练越慢，太小(<4000)可能训练不了
character_coverage 模型中覆盖的字符数，默认是0.995，中文语料设置为1
model_type 训练时模型的类别：
max_sentence_length 最大句子长度，默认是4192，长度貌似按字节来算，意味一个中文字代表长度为2
max_sentencepiece_length 最大的句子块长度，默认是16
seed_sentencepiece_size 控制句子数量，默认是100w
num_threads 线程数，默认是开16个
use_all_vocab 使用所有的tokens作为词库，不过只对word/char 模型管用
input_sentence_size 训练器最大加载数量，默认为0

5 测试

训练完模型后，可以调用模型进行效果测试。在调用模型前，先安装对应的python包：

 

pip install sentencepiece

具体是，我使用大小约1G的NLP相关的语料库，分别训练unigram和bpe两种模型。另外，我还对比了XLNET开源的中文sentencepiece模型，以及jieba分词效果。

 

def sentence_piece():
    import sentencepiece as spm
    sp = spm.SentencePieceProcessor()
    text="讲解了一下机器学习领域中常见的深度学习LSTM+CRF的网络拓扑 17：了解CRF层添加的好处 18： 
           EmissionScore TransitionScore 19：CRF的目标函数 20：计算CRF真实路径的分数"
    print("*****************text****************")
    print(text)
    print("*****************jieba****************")
    print(' '.join(jieba.cut(text)))
    print("*****************XLNET sentencepiece****************")
    sp.Load("/home/deploy/pre_training/spiece.model")
    print(sp.EncodeAsPieces(text))
    print("***************** unigram_sentencepiece****************")
    sp.Load("/home/deploy/pre_training/sentencepiece/mypiece_unigram.model")
    print(sp.EncodeAsPieces(text))
    print("***************** bpe_sentencepiece****************")
    sp.Load("/home/deploy/pre_training/sentencepiece/mypiece_pbe.model")
    print(sp.EncodeAsPieces(text))

测试结果如下：

 

6 结语

从测试结果可以看出：sentencpiece更倾向输出更大粒度的词，像把“机器学习领域中”放在一起，说明这个词语在语料库中出现的频率很高。XLNET中别人开源的模型跨领域表现的并不好，在面向自己应用场景时，需自己训练。此外，与jieba对比，会发现后者切分的可能并不是一个语言词，例如“的网络”，但这个N-gram特征对模型来说影响并不是很大。
就个人来说，我觉得sentencpiece给我带来了一定的惊喜，后续我会用它在下游任务上进行测试，再进一步验证它的效果，比如text-cnn文本分类。不过，我觉得它还是有改进空间的，像切分如“的网络”这样的结果，加一个停用词处理流程，可能会更好。

作者：烛之文
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来源：简书
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