AI說書 - 從0開始 - 296 | 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 安裝的各種 Tokenizer，我們來展示其用處：

Sentence Tokenization

其將文字分割成單獨的句子，它將段落或文件分解為句子單元，展示如下：

text = "This is a sentence. This is another one."
sentences = sent_tokenize(text)
print("Sentence Tokenization:") 
print(sentences)

結果為：

Word Tokenization

其將序列 (即句子和文字) 分解為單字，它檢測標點符號和空格，例如引號和換行符號，展示如下：

sentence = "This sentence contains several words."
words = word_tokenize(sentence)
print("Word Tokenization:") 
print(words)

結果為：

Regular Expression Tokenization

其使用正規表示式，因此可以自訂函數來定義規則和模式，展示如下：

tokenizer = RegexpTokenizer(r'\w+')
text = "Let's see how to tokenize a sentence."
tokens = tokenizer.tokenize(text)
print("Regular Expression Tokenization:") 
print(tokens)

結果為：

r'\w+' 補充說明如下：

• \w 是正規表達式中的一個預定義字符類，它匹配單詞字符，而單詞字符包含大寫英文 A 至 Z、小寫英文 a 至 z、數字 0 至 9 以及符號「 _ 」
• + 是量詞，表示「一個或多個」前面的元素，也就是說 + 表示匹配至少一個單詞字符，匹配的字符數不限
• r 是 Python 的「原始字符串」語法，它告訴 Python 不要對反斜線 \ 進行轉譯處理，而是將其直接傳遞给正規表達式引擎