我看预训练模型里面的有和多@符号以及<OOV>的modelscope-funasr这种词，是啥意思？

关于 tokens.json 文件的生成以及其中包含的特殊符号（如 @ 符号）和特定词汇（如 modelscope-funasr），以下是详细的解答：

1. tokens.json 文件的作用

tokens.json 是一个用于定义模型词汇表的文件，通常在自然语言处理（NLP）任务中使用。它包含了模型能够识别的所有 token（词或子词单元）及其对应的索引值。这些 token 是模型输入和输出的基本单位。

• Token 的来源：
  Token 可以来自训练数据集中的词汇，也可以通过特定的分词算法（如 BPE、WordPiece 等）生成。

• 特殊符号的意义：

  • @ 符号或其他特殊字符可能是分词算法生成的子词标记。例如，在子词分割中，modelscope-funasr 可能被拆分为 modelscope 和 @funasr，以表示其是一个复合词或专有名词。
  • 这些特殊符号有助于模型更好地处理未登录词（OOV, Out-of-Vocabulary）问题。

2. 是否需要所有词？

在生成 tokens.json 文件时，并非所有词都需要包含，而是根据以下原则进行筛选：

（1）基于词频筛选

• 高频词优先：通常只保留训练数据集中出现频率较高的词，低频词可能会被忽略或合并为 <unk>（未知词）标记。
• 词频阈值：可以根据实际需求设置一个词频阈值，低于该阈值的词将被丢弃。

（2）基于分词算法

• 如果使用子词分割算法（如 BPE 或 WordPiece），则不需要显式列出所有词。算法会自动将词汇分解为更小的子词单元，从而减少词汇表的大小。
• 例如，modelscope-funasr 可能会被分解为 modelscope 和 @funasr，而不是作为一个整体词存储。

（3）领域相关性

• 对于特定领域的任务（如语音合成或文本摘要），可以优先保留与领域相关的词汇。例如，在语音合成任务中，可能需要保留与语音特征相关的术语。

3. 如何用 AIShell 脚本生成 tokens.json？

AIShell 是一个常用的中文语音数据集，其脚本通常用于处理语音和文本数据。以下是生成 tokens.json 的步骤：

（1）准备训练数据

• 使用 AIShell 数据集中的文本部分作为输入。
• 清洗数据，去除噪声（如标点符号、特殊字符等）。

（2）统计词频

• 遍历整个数据集，统计每个词的出现频率。
• 根据词频筛选出高频词。

（3）应用分词算法

• 使用 BPE 或 WordPiece 等分词算法对高频词进行分割。
• 生成子词单元及其对应的索引。

（4）保存为 JSON 格式

• 将生成的词汇表保存为 tokens.json 文件，格式如下：

  {
  "<pad>": 0,
  "<unk>": 1,
  "modelscope": 2,
  "@funasr": 3,
  ...
  }
  

  • <pad>：填充标记，用于对齐序列长度。
  • <unk>：未知词标记，用于处理未登录词。

4. 注意事项

• 词汇表大小：词汇表的大小会影响模型的性能和内存占用。较大的词汇表可能导致更高的计算成本，而较小的词汇表可能无法覆盖所有必要的词。
• 领域适配：如果目标任务是特定领域（如语音合成或文本摘要），建议根据领域数据重新生成词汇表，以提高模型的表现。
• 兼容性：确保生成的 tokens.json 文件与预训练模型的分词器兼容。如果不兼容，可能需要重新训练分词器。

总结

• tokens.json 文件中的特殊符号（如 @）和词汇（如 modelscope-funasr）通常是分词算法生成的子词标记，用于处理复合词或未登录词。
• 在生成 tokens.json 时，并非所有词都需要包含，而是根据词频和领域相关性进行筛选。
• 使用 AIShell 脚本生成 tokens.json 时，建议结合分词算法（如 BPE）和词频统计，以生成高效且领域适配的词汇表。

希望以上信息能够帮助您更好地理解 tokens.json 的生成过程！