提升NLP分词效率的核心方案
背景痛点：在自然语言处理任务中，传统分词工具处理GB级文本时速度受限，严重影响预处理效率。
Core Programs：使用TokenDagger进行性能优化：
- 采用PCRE2正则引擎：通过
sudo apt install libpcre2-dev安装依赖库，相比标准实现提速3-5倍 - 简化BPE算法：减少特殊token处理开销，针对代码文本可获得4倍速提升
- 并行处理能力：内置对批量文本的优化，1GB文件吞吐量提升300%
Implementation steps::
- 替换原有TikToken代码：仅需修改导入语句为
from tokendagger import encoding_for_model - 处理长文本时建议分块：
chunks = [text[i:i+1000000] for i in range(0, len(text), 1000000)] - 对于代码文件优先使用
encoder.encode(code, is_code=True)参数激活优化模式
This answer comes from the articleTokenDagger: High Performance Text Segmentation ToolThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何解决NLP任务中大规模文本分词速度慢的问题？
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