内容摘要：本文经AI新媒体量子位公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。专注NLP的强大团队抱抱脸hugging face)又发新资源！这一次是帮助NLP过程中，词语切分tokenization）更

本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，文本转载请联系出处。标记抱脸

专注NLP的只需最新强大团队抱抱脸（hugging face)又发新资源！这一次是秒抱帮助NLP过程中，词语切分（tokenization）更快的团队Tokenizers。

只要20秒就能编码1GB文本，发布适用Rust、文本Python和Node.js，标记抱脸已经在GitHub上获得了800多星。只需最新

前不久，秒抱这个团队也凭借自己的团队技术实力获得了1500万美元的天使投资。

速度快，发布功能多样

在NLP模型训练中，文本词语标记和切分往往是标记抱脸一个瓶颈。Tokenizer能够训练新的只需最新词汇，并且进行标记。

功能多样：适用于BPE/byte-level-BPE/WordPiece/SentencePiece各种NLP处理模型。亿华云计算

可以完成所有的预处理：截断(Truncate)、填补(Pad)、添加模型需要的特殊标记。

速度超级快：只需要20秒就可以在CPU上标记1GB的文本。

目前适用三种编程语言：Rust/Python/Node.js

使用示例

github的资源页面上提供了在Python上使用Tokenizers的示例，进行简单的设置就可以使用：

也可以用Tokenizers进行新词训练：

虽然目前只可用于三种语言Python、JS、Rust，抱抱脸团队表示，将来会继续升级以适用更多～

抱抱脸团队最新进展

抱抱脸团队是一个创业团队。他们的Transformers是github上最火的NLP项目，已经获得了20K星。

作为专注于自然语言处理的站群服务器创业公司，他们的目标是开发一个可以使用文字、照片、表情包的聊天机器人，名字叫做social AI 。

目前已经经过了三轮融资，共2000万美元。其中，在2019年底的A轮融资中，公司获得了1500万美元，并打算将员工增加两倍。

目前公司尚未盈利。创始人Clement Delangue在获得A轮融资后表示，除了对话AI之外，公司正在构建通用的NLP技术，希望让NLP技术满足公司的多样化需求。

传送门

https://github.com/huggingface/tokenizers

亿华云