我要评论在 .net 9 中，微软引入了 microsoft.ml.tokenizers 库，为 .net 开发者提供了强大的文本标记化功能。
一、什么是microsoft.ml.tokenizers
microsoft.ml.tokenizers 是一个用于文本标记化的库，是 .net 生态系统中的一个强大库旨在将文本转换为令牌（tokens）
以便在自然语言处理（nlp）任务中使用。该库支持多种标记化算法，包括字节对编码（bpe）、sentencepiece 和 wordpiece，满足不同模型和应用的需求。
二、主要应用场景
自然语言处理（nlp）：在训练和推理阶段，将文本转换为模型可处理的令牌格式。
预处理步骤：在文本分析、情感分析、机器翻译等任务中，对输入文本进行标记化处理。
自定义词汇表：开发者可以导入自定义词汇表，使用 bpe tokenizer 处理特定领域的文本数据。
三、支持的模型和服务
microsoft.ml.tokenizers 针对多种流行的模型系列进行了优化，包括：
- gpt 系列：如 gpt-4、gpt-o1 等。
llama 系列。
phi 系列。
bert 系列。
此外，该库还与其他 ai 服务集成，如 azure、openai 等，为开发者提供统一的 c# 抽象层，简化与 ai 服务的交互。
四、主要类class
1. tokenizer 类
tokenizer 类充当文本处理的管道，接受原始文本输入并输出 tokenizerresult 对象。它允许设置不同的模型、预处理器和规范化器，以满足特定需求。
主要方法：
encode(string text): 将输入文本编码为包含令牌列表、令牌 id 和令牌偏移映射的对象。decode(ienumerable<int> ids, bool skipspecialtokens = true): 将给定的令牌 id 解码回字符串。trainfromfiles(trainer trainer, reportprogress reportprogress, params string[] files): 使用输入文件训练标记器模型。
主要属性：
model: 获取或设置标记器使用的模型。pretokenizer: 获取或设置标记器使用的预处理器。normalizer: 获取或设置标记器使用的规范化器。decoder: 获取或设置标记器使用的解码器。
2. model 类
model 类是标记化过程中使用的模型的抽象基类，如 bpe、wordpiece 或 unigram。具体模型（如 bpe）继承自该类，并实现其方法。
主要方法：
gettrainer(): 获取用于训练模型的训练器对象。getvocab(): 获取将令牌映射到 id 的词汇表。getvocabsize(): 获取词汇表的大小。tokentoid(string token): 将令牌映射到标记化 id。idtotoken(int id, bool skipspecialtokens = true): 将标记化 id 映射到令牌。tokenize(string sequence): 将字符串序列标记化为令牌列表。save(string vocabpath, string mergespath): 将模型数据保存到词汇和合并文件中。
3. bpe 类
bpe 类表示字节对编码（byte pair encoding）模型，是 model 类的具体实现之一。它用于将文本拆分为子词单元，以提高对未登录词的处理能力。
主要属性：
unknowntoken: 获取或设置未知令牌。在遇到未知字符时使用。fuseunknowntokens: 获取或设置是否允许多个未知令牌融合。continuingsubwordprefix: 用于仅存在于另一个子词后面的任何子词的可选前缀。endofwordsuffix: 用于描述词尾子词特征的可选后缀。
主要方法：
save(string vocabpath, string mergespath): 将模型数据保存到词汇和合并文件中。tokenize(string sequence): 将字符串序列标记化为令牌列表。gettrainer(): 获取用于训练模型的训练器对象，并生成词汇和合并数据。
4. englishroberta 类
englishroberta 类是专门为英语 roberta 模型设计的标记器模型。它继承自 model 类，并实现了特定于 roberta 的标记化逻辑。
主要属性：
padindex: 获取符号列表中填充符号的索引。symbolscount: 获取符号列表的长度。
主要方法：
addmasksymbol(string masksymbol): 将掩码符号添加到符号列表。idstooccurrenceranks(ireadonlylist<int> ids): 将令牌 id 列表转换为最高出现次数排名。occurrenceranksids(ireadonlylist<int> ranks): 将最高出现次数排名的列表转换为令牌 id 列表。save(string vocabpath, string mergespath): 将模型数据保存到词汇、合并和匹配项映射文件中。
5. robertapretokenizer 类
robertapretokenizer 类是为英语 roberta 标记器设计的预处理器。它负责在标记化之前对文本进行初步拆分和处理。
主要方法：
pretokenize(string text): 对输入文本进行预标记化处理。
6. split 类
split 类表示将原始字符串拆分后的子字符串。每个子字符串由一个标记表示，最终可能代表原始输入字符串的各个部分。
主要属性：
tokenstring: 获取基础拆分令牌。
五、示例代码
使用 microsoft.ml.tokenizers 库对文本进行标记化，以适配 gpt-4 模型，可以按照以下步骤进行：
安装必要的 nuget 包：确保项目引用了
microsoft.ml.tokenizers包。加载 gpt-4 的词汇表和合并对文件：从官方或可信来源获取 gpt-4 模型的词汇表（
vocab.json）和合并对（merges.txt）文件。初始化 bpe 模型并加载词汇表：使用
microsoft.ml.tokenizers库中的bpe类加载词汇表和合并对文件。创建标记器并进行文本标记化和解码：使用
tokenizer类对输入文本进行标记化，并根据需要解码回原始文本。
以下是示例代码：
using system;
using microsoft.ml.tokenizers;
class program
{
static void main(string[] args)
{
// 初始化 bpe 模型
var bpe = new bpe();
// 加载 gpt-4 的词汇表和合并对文件
bpe.load("path_to_vocab.json", "path_to_merges.txt");
// 创建标记器
var tokenizer = new tokenizer(bpe);
// 输入文本
var inputtext = "这是一个用于测试的文本。";
// 对文本进行标记化
var encoded = tokenizer.encode(inputtext);
// 输出标记化结果
console.writeline("tokens:");
foreach (var token in encoded.tokens)
{
console.writeline(token);
}
// 解码回原始文本
var decodedtext = tokenizer.decode(encoded.ids);
console.writeline($"decoded text: {decodedtext}");
}
}路径设置：将
"path_to_vocab.json"和"path_to_merges.txt"替换为实际的文件路径。词汇表和合并对文件的获取：确保从官方或可信来源获取与 gpt-4 模型兼容的词汇表和合并对文件。
模型兼容性：虽然此代码使用了通用的 bpe 标记器，但在实际应用中，可能需要根据 gpt-4 模型的具体要求进行调整。
到此这篇关于.net 9 new features-microsoft.ml.tokenizers 库的文章就介绍到这了,更多相关.net 9 new features-microsoft.ml.tokenizers 内容请搜索代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持代码网！
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