AI說書 - 從0開始 - 297 | 各 Tokenizer 之展示

我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。

延續 AI說書 - 從0開始 - 295 | 各 Tokenizer 之優勢與安裝 及 AI說書 - 從0開始 - 296 | 各 Tokenizer 之展示，我們繼續來展示各 Tokenizer 的用處：

Treebank Tokenization

其基於賓夕法尼亞大學的語料庫，其中包含註釋、詞性、句法結構和語義角色，將序列分解為單詞，同時考慮縮寫等高級問題，展示如下：

tokenizer = TreebankWordTokenizer()
text = "There aren't that many tokenizers."
tokens = tokenizer.tokenize(text)
print("Treebank Tokenization:") 
print(tokens)

結果為：

White Space Tokenization

其將非空白字元處理為標記，使用非空格作為標記來分隔單字，展示如下：

from nltk.tokenize import WhitespaceTokenizer
tokenizer = WhitespaceTokenizer()
text = "Tokenize this sequence of words using white space. There aren't many words."
tokens = tokenizer.tokenize(text)
print("White Space Tokenization:") 
print(tokens)

結果為：