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@@ -5,137 +5,107 @@ datasets:
 language:
 - zh
 pipeline_tag: text-classification
-library_name: transformers
 tags:
 - chinse
 - tokenization
 - bpe
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-### **Dataset Card for Chinese BBPE Vocabulary (BAAI CCI3-HQ Based)**
 
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-
-#### **1. Dataset Summary**
+## 📄 Model Card: 中文 BBPE 分词器
 
-This dataset provides a **BBPE (Byte-Level Byte Pair Encoding) vocabulary** specifically trained on the **BAAI CCI3-HQ corpus**, containing **30,000 subword tokens** for Chinese text processing. The vocabulary is stored in a single JSON file and is designed to efficiently tokenize Chinese text while minimizing out-of-vocabulary (OOV) issues.
-本模型基于 BAAI CCI3-HQ 数据库训练，包含 3 万条中文分词词汇，适用于中文文本处理。词汇表储存在**tokenizer.json**中
+### 🧠 简介
+本仓库提供一个基于 **Byte Pair Encoding (BPE)** 的中文分词器（Tokenizer），专为中文文本设计。该分词器通过子词（Subword）切分技术，将中文文本拆分为更细粒度的 token，适用于大语言模型（LLM）的预处理任务。
 
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-#### **2. Dataset Description**
-
-##### **Source Data**
-- **Corpus**: BAAI CCI3-HQ (High-Quality Corpus for Chinese Pretraining)
-- **Subset Used**: 5GB of filtered and cleaned Chinese text from the CCI3-HQ database.
-- **Purpose**: The subset was selected to ensure high-quality training data for BBPE tokenization, focusing on general-purpose Chinese text coverage.
-
-##### **Tokenization Method**
-- **Algorithm**: Byte-Level Byte Pair Encoding (BBPE), which extends traditional BPE by operating on UTF-8 byte sequences.
-- **Key Features**:
-  - Handles rare and unseen characters via byte-level fallback.
-  - Optimized for Chinese text, capturing common character combinations and subwords.
-  - Includes special tokens (" s ", " pad ", " /s ", " unk ", " mask ").
-
-##### **Vocabulary Composition**
-- **Size**: 30,000 subword tokens.
-- **Language Focus**: Chinese (simplified and traditional characters, pinyin, etc.).
-- **Coverage**: Designed to cover **95%+ of common Chinese text** in web, literature, and communication domains.
+### 🔧 用途说明
+- **目标**：  
+  本分词器旨在将中文文本转换为模型可处理的 token 序列（ID 列表），是训练和推理阶段的重要工具。
+- **适用场景**：  
+  - 中文自然语言处理（NLP）任务（如文本分类、问答系统、机器翻译等）。  
+  - 与基于 BPE 的语言模型（如 GPT、RoBERTa 等）配套使用。
 
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-#### **3. Dataset Structure**
-
-The dataset consists of a single file:  
-- `vocab.json`: A JSON dictionary mapping subword tokens to unique integer IDs.  
-  Example structure:
-  ```json
-  {
-    "èĥĮ": 1432,
-    "çļĩ": 1433,
-    "çĶļèĩ³": 1434,
-    "åħ¶ä¸Ń": 1435,
-    ...
-  }
-  ```
+### 🗂️ 文件结构
+本仓库仅包含以下文件：  
+```
+Hengzongshu/chinese-bbpe-vocab/
+├── tokenizer.json        # 分词器配置文件（核心文件）
+└── README.md             # 当前 Model Card
+```
 
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-#### **4. Use Cases**
-
-1. **Chinese Text Tokenization**  
-   - Tokenize Chinese text for NLP tasks like machine translation, text summarization, or question-answering.
-   - Compatible with Hugging Face's `tokenizers` library for integration into transformer models.
+### 🛠️ 使用方法
+#### ✅ 正确加载方式（推荐）
+由于本仓库为**独立分词器仓库**，请使用 `tokenizers` 库直接加载 `tokenizer.json` 文件（需要下载到本地）：
 
 ```python
-from transformers import AutoTokenizer
+from tokenizers import Tokenizer
 
-# 直接从 Hugging Face 加载
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("your-username/chinese-bbpe-tokenizer")
+# 加载分词器
+tokenizer = Tokenizer.from_file("tokenizer.json") #你的tokenizer.json文件位置
 
-# 测试中文分词
-text = "自然语言处理是人工智能的重要领域"
-tokens = tokenizer.tokenize(text)
-print(tokens)  # 输出分词结果
+# 分词示例
+encoded = tokenizer.encode("自然语言处理")
+print(encoded.tokens)  
+print(encoded.ids)     
 ```
 
-2. **Model Training**  
-   - Use as a pre-trained BBPE vocabulary for fine-tuning Chinese language models (e.g., BERT, RoBERTa).
-   - Reduce OOV rates in downstream tasks by leveraging subword segmentation.
+#### ❌ 错误加载方式（不推荐）
+**不要使用 `transformers.AutoTokenizer`** 加载本仓库，因为其需要模型配置文件（`config.json`），而本仓库未提供：
 
-3. **Cross-Domain Adaptation**  
-   - Extend the vocabulary for domain-specific applications (e.g., medical or legal Chinese) by adding specialized terms.
+```python
+# ❌ 报错示例（缺少 config.json）
+from transformers import AutoTokenizer
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Hengzongshu/chinese-bbpe-vocab")
+```
 
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-#### **5. References**
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-1. **BAAI CCI3-HQ Corpus**  
-   - Original source: [BAAI CCI3-HQ Documentation](https://huggingface.co/datasets/BAAI/CCI3-HQ)
-   - License: [CC-BY-NC-SA 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
-
-2. **BBPE Algorithm**  
-   - Sennrich, R., Haddow, B., & Birch, A. (2016). Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units. *ACL*.
-   - Google's implementation of byte-level BPE: [SentencePiece](https://github.com/google/sentencepiece).
+### ⚠️ 注意事项
+1. **仅分词器仓库**：  
+   本仓库仅包含分词器文件（`tokenizer.json`），**不包含模型权重**。请勿将其与完整模型仓库混淆。
+2. **依赖库**：  
+   - 使用 `tokenizers` 库（Hugging Face 官方库）加载分词器。
+   - 安装命令：  
+     ```bash
+     pip install tokenizers
+     ```
+3. **路径验证**：  
+   确保 `tokenizer.json` 文件实际存在于指定路径，否则会报 `FileNotFoundError`。
 
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-#### **6. License**
-
-- **Vocabulary File (`vocab.json`)**: [MIT License](https://opensource.org/licenses/MIT)
-- **Usage Restrictions**: Free for research and commercial use. Redistribution must include this license.
+### 📚 技术细节
+- **分词算法**：  
+  基于 **Byte Pair Encoding (BPE)** 及其改进版本 **BBPE**（Byte-level BPE），通过统计高频字符组合进行子词切分。
+- **词汇表大小**：  
+  词汇表包含中文常用字符及子词单元，具体大小可通过 `tokenizer.get_vocab_size()` 查看。
+- **特殊标记**：  
+  包含 `[unk]`、`[s]`、`[pad]` 等常见特殊标记（如需自定义，请修改 `tokenizer.json`）。
 
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-#### **7. Versioning**
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-- **v1.0.0** (2025-06-01): Initial release based on 5GB of BAAI CCI3-HQ data.
+### 🧾 许可证
+本仓库采用 **MIT License**，允许自由使用、修改和分发，但需保留原始版权声明。详情请参见 [LICENSE](LICENSE) 文件。
 
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-#### **8. Contributors**
-
-- **Primary Author**: [Xia Ziye]
-- **Data Curators**: BAAI Team (for providing the CCI3-HQ corpus)
+### 🤝 贡献与反馈
+- **提交 Issues**：  
+  如果发现分词器问题或有改进建议，请通过 GitHub Issues 提交。
+- **贡献代码**：  
+  欢迎提交 Pull Request 优化分词器配置或扩展功能。
 
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-#### **9. Citation**
-
-If you use this dataset in your research, please cite it as:
-
-```bibtex
-@misc{bbpe_chinese_vocab_2025,
-  author = {Xia Ziye},
-  title = {Chinese BBPE Vocabulary Trained on BAAI CCI3-HQ},
-  year = {2025},
-  publisher = {Hugging Face},
-  journal = {Dataset},
-  howpublished = {\url{https://huggingface.co/datasets/Hengzongshu/Chinese_BBPE_Vocab}}
-}
-```
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+### 📌 相关链接
+- **Hugging Face 仓库地址**：  
+  [https://huggingface.co/Hengzongshu/chinese-bbpe-vocab](https://huggingface.co/Hengzongshu/chinese-bbpe-vocab)
+- **技术博客/文档**：  
+  [分词器详解（CSDN）](https://blog.csdn.net/xxx)（可替换为你的技术博客链接）
 
-Let me know if you'd like to adjust the structure or add specific details!
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