Go语言实现大模型分词器tokenizer

package main
 
import (
    "fmt"
    "github.com/sugarme/tokenizer"
    "github.com/sugarme/tokenizer/model"
    "log"
)
 
func main() {
    // 加载预训练的模型
    tokenizerModel, err := model.FromFile("path/to/your/roberta-base-v2.json") // 替换为你的模型文件路径
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
 
    // 创建分词器实例
    tk := tokenizer.NewTokenizer(tokenizerModel)
 
    // 对输入文本进行分词
    text := "Hello, y'all! How are you doing today?"
    tokens := tk.Encode(text)
 
    // 打印分词结果
    for _, token := range tokens.Tokens {
        fmt.Println(token)
    }
}

这段代码展示了如何使用Go语言加载预训练的模型并创建一个分词器实例，然后对一个示例文本进行分词处理。在实际应用中，你需要替换"path/to/your/roberta-base-v2.json"为实际的模型文件路径。这个例子假设你已经有了相应的模型文件。