注意！这个只是在分子smiles（简化分子线性规范输入）上的实践。
环境：Python3.7
分两种方法：
一.直接从github拉取subword-nmt，本地运行。(这个方法查到实验后发现不好用！)
二.安装subword-nmt包（这个包已经被集成到Python的安装包里）
1命令：
pip install subword-nmt
2使用 subword-nmt 工具训练一个子词模型，并将结果保存到 bpe-smiles.codes 文件中。以上命令将学习子词单元，并设置子词单元的最小频率为1000。< >符号内的文件名换成自己的文件名
subword-nmt learn-bpe -s 1000 <smiles.txt> bpe-smiles.codes
3使用训练好的模型对SMILES字符串进行分割，并将结果保存到 smiles.bpe 文件中。
这里可以自己创建bpe-smiles.vocab空文件，不然无法继续，可以自己搜一个有效的文件复制内容，也可以不要--vocabulary bpe-smiles.vocab --vocabulary-threshold 50 这两个参数
这里，--vocabulary 参数用于指定词汇表文件，--vocabulary-threshold 参数用于设置词汇表的最小频率。如果不想限制词汇表大小，可以省略这两个参数。
subword-nmt apply-bpe -c bpe-smiles.codes --vocabulary bpe-smiles.vocab --vocabulary-threshold 50 < smiles.txt > smiles.bpe
成果：
原始smiles文件内容：
分词后结果内容：
这里分词后，分词的标识符应该是"@@ ",两个@@加一个空格。因项目需要，自己改成了"|"
这里没有使用--vocabulary bpe-smiles.vocab ，如果有对应的文件，可以添加上，结果可以更精确。
简单学习总结，勿喷！
标签：smiles,nmt,bpe,vocabulary,--,subword From： https://www.cnblogs.com/django-start/p/18514326