Flutter文本分词插件sp_ai_simple_bpe_tokenizer的使用

Flutter文本分词插件sp_ai_simple_bpe_tokenizer的使用

该插件提供了处理文本的一组工具，适用于GPT模型家族。GPT模型通过令牌（token）处理文本，这些令牌是在文本中发现的常见字符序列。模型理解这些令牌之间的统计关系，并擅长生成序列中的下一个令牌。

getTokenCountForString 函数接受输入字符串并对其进行分词。它返回包含分词结果的 SPTokenContainer 对象中的令牌数量。

SPTokenContainer 模型是一个简单的数据类，表示对文本输入进行分词的结果。它有三个属性：

  • tokens: 一个整数列表，表示编码后的文本。列表中的每个整数对应原始文本中的一个唯一令牌。
  • tokenCount: 表示编码文本中的令牌数量的整数。
  • characterCount: 表示原始文本中的字符数量的整数。

SPTokenContainer 模型在 getTokenCountForString 函数中用于存储分词过程的结果。它可以用来访问编码后的令牌及其数量，以及输入文本的原始字符数量。

功能

该插件提供了一个工具来对文本输入进行分词，可以将一段文本转换为令牌序列。

开始使用

在项目的 pubspec.yaml 文件中添加以下依赖项：

dependencies:
  sp_ai_simple_bpe_tokenizer: ^0.0.1+1

使用示例

import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:sp_ai_simple_bpe_tokenizer/sp_ai_simple_bpe_tokenizer.dart';

void main() async {
  WidgetsFlutterBinding.ensureInitialized();

  /// 基本用法
  String text = 'The quick brown fox jumps over the lazy dog';
  final tokenizedText = await SPAiSimpleBpeTokenizer().encodeString(text);
  print(tokenizedText);

  runApp(const SpAiSimpleTokenizer());
}

class SpAiSimpleTokenizer extends StatelessWidget {
  const SpAiSimpleTokenizer({super.key});

  [@override](/user/override)
  Widget build(BuildContext context) {
    return MaterialApp(
      title: 'A Simple BPE Tokenizer Demo',
      debugShowCheckedModeBanner: false,
      theme: ThemeData(colorScheme: ColorScheme.fromSeed(seedColor: Colors.deepPurple), useMaterial3: true),
      home: const HomePage(),
    );
  }
}

更多关于Flutter文本分词插件sp_ai_simple_bpe_tokenizer的使用的实战教程也可以访问 https://www.itying.com/category-92-b0.html

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更多关于Flutter文本分词插件sp_ai_simple_bpe_tokenizer的使用的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-92-b0.html


当然，以下是一个关于如何在Flutter项目中使用sp_ai_simple_bpe_tokenizer插件进行文本分词的示例代码。这个插件主要用于执行简单的BPE（Byte Pair Encoding）分词，适合自然语言处理任务。

首先，确保你已经在pubspec.yaml文件中添加了sp_ai_simple_bpe_tokenizer依赖：

dependencies:
  flutter:
    sdk: flutter
  sp_ai_simple_bpe_tokenizer: ^最新版本号 # 请替换为实际的最新版本号

然后，运行flutter pub get来安装依赖。

接下来，在你的Flutter项目中创建一个示例页面，展示如何使用这个分词插件。

import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:sp_ai_simple_bpe_tokenizer/sp_ai_simple_bpe_tokenizer.dart';

void main() {
  runApp(MyApp());
}

class MyApp extends StatelessWidget {
  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return MaterialApp(
      title: 'Flutter BPE Tokenizer Demo',
      theme: ThemeData(
        primarySwatch: Colors.blue,
      ),
      home: TokenizerDemo(),
    );
  }
}

class TokenizerDemo extends StatefulWidget {
  @override
  _TokenizerDemoState createState() => _TokenizerDemoState();
}

class _TokenizerDemoState extends State<TokenizerDemo> {
  final SimpleBpeTokenizer tokenizer = SimpleBpeTokenizer();
  String inputText = "这是一个测试文本";
  List<String> tokens = [];

  @override
  void initState() {
    super.initState();
    loadModelAndTokenize();
  }

  Future<void> loadModelAndTokenize() async {
    // 假设你已经有了一个BPE模型文件，这里为了演示，我们省略加载模型文件的步骤。
    // 在实际使用中，你需要先加载BPE模型文件，例如：
    // await tokenizer.loadModel('path/to/your/bpe/model.json');

    // 由于我们没有实际的BPE模型文件，这里直接分词（这个例子可能不会得到正确的BPE分词结果，
    // 因为没有加载真实的BPE词汇表和合并规则）。
    List<String> result = await tokenizer.tokenize(inputText);
    setState(() {
      tokens = result;
    });
  }

  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return Scaffold(
      appBar: AppBar(
        title: Text('BPE Tokenizer Demo'),
      ),
      body: Padding(
        padding: const EdgeInsets.all(16.0),
        child: Column(
          crossAxisAlignment: CrossAxisAlignment.start,
          children: [
            TextField(
              decoration: InputDecoration(
                labelText: '输入文本',
              ),
              onChanged: (value) {
                setState(() {
                  inputText = value;
                  // 重新分词
                  loadModelAndTokenize();
                });
              },
            ),
            SizedBox(height: 16),
            Text(
              '分词结果:',
              style: TextStyle(fontSize: 18, fontWeight: FontWeight.bold),
            ),
            Expanded(
              child: ListView.builder(
                itemCount: tokens.length,
                itemBuilder: (context, index) {
                  return Padding(
                    padding: const EdgeInsets.symmetric(vertical: 4.0),
                    child: Text(
                      tokens[index],
                      style: TextStyle(backgroundColor: Colors.grey[200], padding: EdgeInsets.symmetric(horizontal: 8.0)),
                    ),
                  );
                },
              ),
            ),
          ],
        ),
      ),
    );
  }
}

请注意，由于SimpleBpeTokenizer插件的具体API可能会根据版本有所不同，以及BPE模型加载和分词的具体实现细节也可能有所变化，因此上述代码仅作为一个基本的示例。在实际使用中，你可能需要参考插件的官方文档和示例代码来调整代码。

此外，上述代码中的loadModel方法被注释掉了，因为在没有实际的BPE模型文件路径的情况下，我们无法加载模型。在实际项目中，你需要提供正确的模型文件路径，并调用loadModel方法来加载模型，然后再进行分词。

希望这个示例能帮助你在Flutter项目中成功使用sp_ai_simple_bpe_tokenizer插件进行文本分词。

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