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
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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。
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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。
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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：
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GPT 系列：如 GPT-4、GPT-o1 等。
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Llama 系列。
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Phi 系列。
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Bert 系列。
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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：
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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。
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主要属性：
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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。
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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：
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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。
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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：
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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。
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主要方法：
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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。
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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：
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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。
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主要方法：
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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。
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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：
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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：
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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：
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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}");
}
}
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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。
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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。
周国庆
2025/1/6
标签：令牌,features,标记,ML,模型,词汇表,Tokenizers,文本,string From： https://www.cnblogs.com/tianqing/p/18653852