Sentencepiece の分割を MeCab っぽくする - Qiita
Sentencepieceは公開から約6年経ち、月間のpipダウンロード数が1000万を超え、開発者として嬉しい限りです。ただ、Sentencepieceを使用する際にMeCabなどの形態素解析器を前処理に使うケースが散見されます。単語分割をしたいというニーズは理解できますが、作者としてはあまり満足していません。多言語処理が一般的になり、しかもSentencepieceは言語非依存のシステムであるにもかかわらず、なぜベタな日本語処理に依存するのでしょうか。このような使い方は、精度が向上するかもしれませんが、以下のようなデメリットもあります。 形態素解析が入力した空白と、元からある空白を区別できないため、分割されたデータから元の文を復元することができません。（可逆処理ではない）。 形態素解析システムに依存するため、メンテナンス性や可搬性が低下します。正しいバージョンの辞書を維持し、管理するこ
Sentencepiece : ニューラル言語処理向けトークナイザ - Qiita
少し時間が経ってしまいましたが、Sentencepiceというニューラル言語処理向けのトークナイザ・脱トークナイザを公開しました。MeCabやKyTeaといった単語分割ソフトウエアとは趣旨や目的が異なるソフトウェアですので、少し丁寧にSentencepieceの背景、応用、実験結果等をお話したいと思います。 サブワード ニューラル言語処理の中心となる要素技術にLSTM (RNN)があります。テキスト(トークン列)を低次元のベクトルに符号化したり、ベクトルからテキストを復号化したり、その応用範囲は多岐にわたります。ニューラル機械翻訳 (NMT) は、LSTMによる符号化・復号化を組み合わせて翻訳を行います。 ↓↓↓↓↓↓↓ あなたの記事の内容 NMTのアーキテクチャは従来法と大きく異なりますが、入出力はこれまでと同様、なにかしらのトークン列です。どのような列でもよいのですが、慣習的に単語列が
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