charylu-tokenizer 0.0.7

Biblioteca com tokenizadores criados por Luis Chary

CharyluTokenizer

Biblioteca elaborada e utilizada por Luis Felipe Chary para utilização em projetos de DeepLearning envolvendo linguagem natural.

Consiste em uma gama de tokenizadores treinados utilizando a biblioteca Tokenizers mas com conjunto de dados próprios. Todos os tokenizadores foram treinados utilizando o algoritmo byte-pair encoding.

Os tokenizadores foram especialmente projetados para utilização em linguas latinas, com foco no Português.

Utilização básica

Para utilizar os tokenizadores utilize o seguinte código de exemplo:

from charylutokenizer.load import load

# inicializa o tokenizer
tokenizer = load(90, "_nocode") # tamanho do vocabulario desejado (k) e tipo

# tokeniza string
tokenizer.tokenize("texto de teste") # [47941, 9851, 16941]

# detokeniza tokens
tokenizer.detokenize([47941, 9851, 16941]) # "testo de teste"

Escopo

Os tokenizadores foram treinados em uma base proprietária que possui uma ampla gama de origens de textos (internet, livros, publicações científicas, repositórios de código, etc).

Para o treinamento dos tokenizadores, foi feita uma filtragem principalmente nas línguas de modo a aumentar a eficiência nas linguas latinas e inglês, dessa forma o tokenizador deve comportar bem:

• Português (Brasil e Portugal) ~ 80% da base de treino
• Espanhol ~ 1.5% da base de treino
• Italiano ~ 1.5% da base de treino
• Francês ~ 2% da base de treino
• Inglês ~ 15% da base de treino

Versões

Foram treinados dois tipos diferentes de tokenizadores:

1. Proposta geral - treinado em textos de múltiplas naturezas.
2. No code - treinado em textos de múltiplas naturezas menos programação. Foram removidos textos de repositórios, livros, pdfs... tudo que possuia alguma linguagem de programação.

Vocab.	Geral	NoCode
32	✓	✓
50	✓	✓
60	✓	✓
70	✓	✓
80	✓	✓
90	✓	✓
100	✓	✓
110		✓
120	✓	✓
130		✓
150	✓	✓

Changelog

• version 0.0.5 - first usable version