BPE 算法原理及使用指南【深入浅出】

发布网友发布时间：2024-10-24 06:55

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热心网友时间：2024-11-09 22:44

本文将深入浅出地讲解BPE算法及其使用，涉及Subword、WordPiece、Tokenize和Vocabulary等概念，让我们一步步理解：

1. 分词基础

在NLP中，分词是必不可少的预处理步骤。机器理解文本前，需通过Tokenize将文本划分为小片段（Token）。分词器执行这项任务，目标是提取信息丰富的向量，以便输入算法模型。

2. 古典分词与挑战

传统的分词方法如按空格或标点，或遵循语法规则，虽直观但存在歧义。这导致不同规则会产生多种分词结果，效率不高，尤其在处理大词汇量和OOV（出词汇表）问题时显得力不从心。

3. Character embedding与局限

字符嵌入方法将词拆成字母，虽解决OOV，但代价大且粒度过细。我们需要改进，这就是BPE的出现。

4. BERT与Subword算法

BERT引领变革，对分词要求更高，催生了Subword Tokenization，特别是BPE。它将词分割成子词，以便更高效处理大词汇量和相似词。

5. BPE算法详解

BPE是一种双字母组合编码，通过固定大小的词表生成可变长度子词。它在实际应用中效果显著，词表大小与编码步骤间达到平衡。

6. BPE优缺点及适用范围

BPE对欧美语言效果好，但中文由于字的结构，通常使用分词而非BPE。BPE在大语料库中的优势明显，但中文处理上，分词更合适。

7. 实现与应用

可通过subword-nmt包轻松使用BPE，无需自定义。了解BPE后，可参考相关文献深入了解其他Subword分词方法。