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專注NLP的強(qiáng)大團(tuán)隊抱抱臉（hugging face)又發(fā)新資源！這一次是幫助NLP過程中，詞語切分（tokenization）更快的Tokenizers。

只要20秒就能編碼1GB文本，適用Rust、Python和Node.js，已經(jīng)在GitHub上獲得了800多星。

前不久，這個團(tuán)隊也憑借自己的技術(shù)實(shí)力獲得了1500萬美元的天使投資。

速度快，功能多樣

在NLP模型訓(xùn)練中，詞語標(biāo)記和切分往往是一個瓶頸。Tokenizer能夠訓(xùn)練新的詞匯，并且進(jìn)行標(biāo)記。

功能多樣：適用于BPE/byte-level-BPE/WordPiece/SentencePiece各種NLP處理模型。

可以完成所有的預(yù)處理：截斷(Truncate)、填補(bǔ)(Pad)、添加模型需要的特殊標(biāo)記。

速度超級快：只需要20秒就可以在CPU上標(biāo)記1GB的文本。

目前適用三種編程語言：Rust/Python/Node.js

使用示例

github的資源頁面上提供了在Python上使用Tokenizers的示例，進(jìn)行簡單的設(shè)置就可以使用：

也可以用Tokenizers進(jìn)行新詞訓(xùn)練：

雖然目前只可用于三種語言Python、JS、Rust，抱抱臉團(tuán)隊表示，將來會繼續(xù)升級以適用更多～

抱抱臉團(tuán)隊最新進(jìn)展

抱抱臉團(tuán)隊是一個創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊。他們的Transformers是github上最火的NLP項目，已經(jīng)獲得了20K星。

作為專注于自然語言處理的創(chuàng)業(yè)公司，他們的目標(biāo)是開發(fā)一個可以使用文字、照片、表情包的聊天機(jī)器人，名字叫做social AI 。

目前已經(jīng)經(jīng)過了三輪融資，共2000萬美元。其中，在2019年底的A輪融資中，公司獲得了1500萬美元，并打算將員工增加兩倍。

目前公司尚未盈利。創(chuàng)始人Clement Delangue在獲得A輪融資后表示，除了對話AI之外，公司正在構(gòu)建通用的NLP技術(shù)，希望讓NLP技術(shù)滿足公司的多樣化需求。

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https://github.com/huggingface/tokenizers