sentencePiece入门小结

环境搭建

1.安装C++源码版

step1 安装环境依赖
ubuntu系统：

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

centos系统：

sudo yum install cmake pkg-config gperfools-devel

注：如果之前安装过cmake，但是3.1以下的，会编译不成功，因此需要安装更高版本的3.1以上版本的，具体更新办法戳这里。

step2 下载项目并进行编译

% 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

安装过程中可能遇到的错误
运行spm_train报错：

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

解决方案：

 echo "/usr/local/lib" >> /etc/ld.so.conf
 ldconfig

2.安装python调用接口

很简单，一句话就可以了，也支持训练和分词，但是在细节上还是没有源码版齐全，训练速度稍微慢点，因此还是建议装一个c++版，再装一个python包进行调用。

pip install sentencepiece

sentencePiece简介

可以看做是一个分词算法，而且用在做特定领域的新词发现上还是蛮不错的，包含4种模型训练方式：

unigram，就是一元分词，把句子从头到尾分成一个一个的汉字
bpe，字节对编码，首先将词分成一个一个的字符，然后在词的范围内统计字符对出现的次数，每次将次数最多的字符对保存起来，直到循环次数结束，具体推演的话可以看论文
char,字符型分词
word,使用这种模式，使用的语料首先要经过预分词

模型训练参数

重要参数：

input 每行一句的训练文本的路径
model_prefix 输出模型的路径
vocab_size 训练出的词库大小，不指定的话就是8000
character_coverage 模型中覆盖的字符数，默认是0.995，对于字符集丰富的中文最好是1
model_type 训练使用的模型，四种可选，不指定的话就使用unigram模型

其它比较有用的参数：

max_sentence_length 控制模型输入句子的长度，默认是4192，超过这个长度的句子会被过滤掉
max_sentencepiece_length 最大的句子块长度，默认是16
seed_sentencepiece_size 种子训练句子量，默认是100w条
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，作者说为了避免内存溢出，只会选择100万句子进行训练，对应的就是seed_sentencepiece_size吧

训练模型时需要注意的点

1.语料太少，报错

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

这是因为保留的词小于4000，就会报这个错，sentencepiece最好拿大语料去训练
解决方法：

--hard_vocab_limit=false  #在训练命令的参数加一个这个参数就可以解决

2.训练大语料值得参考的参数设置

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项目上有python的具体用法，但是这几天不见了，先分享调用模型分词的代码，希望之后作者能够补上吧。

import sentencepiece as spm 
 sp = spm.SentencePieceProcessor() 
 sp.Load("test/test_model.model")   #加载训练好的模型
 test_text = "这是一个测试"
 sp.EncodeAsPieces(test_text)  #切词