SentencePieceは、Googleが開発したオープンソースの教師なしテキスト分かち書き・トークナイザライブラリです。言語非依存で、未知語やスペースを考慮した高精度な前処理を機械学習モデルに提供します。
センテンスピースとは
一言でいうと、言語の種類を問わずにテキストを単語やサブワードへ効率よく分割・復元するためのオープンソースのトークナイザライブラリです。
詳しく解説
SentencePieceは、従来のトークナイザが抱えていた言語依存の課題を解決するためにGoogleによって開発されました。日本語や中国語のようにスペースで単語が区切られない言語であっても、前処理として特別なルールや外部の形態素解析器を必要とせず、生テキストから直接サブワードのボキャブラリーを学習できます。内部のアルゴリズムとしては、BPE（Byte-Pair Encoding）やUnigram language modelを採用しており、スペースを特別な文字「_」として扱うことで、トークナイズ前の状態へ完全にロスなく復元できる可逆性を備えている点が大きな特徴です。
具体例・使われ方
大規模言語モデルやニューラル機械翻訳システムの前処理において、テキストをAIが処理しやすい数値IDの列へ変換する際に利用されます。例えば、「これはテストです。」という文章をSentencePieceに学習・適用させることで、モデルにとって扱いやすい最適なサブワード単位へと自動的に分割されます。
似た用語との違い
従来のBPEやWordPieceが事前にスペースで単語に分割されたテキストを前提としていたのに対し、SentencePieceはスペースも含めた生のテキスト全体をそのまま処理対象にできる点が異なります。
注意点
学習コーパスの質や規模によって生成されるボキャブラリーの品質が大きく左右されるため、対象とするドメインに適したデータで学習させる必要があります。また、想定外の特殊文字や絵文字が含まれる場合、予期せぬトークン分割が発生するおそれがあります。