Byte Pair Encoding (BPE) es un algoritmo popular utilizado en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para tokenización de subpalabras. Su objetivo principal es segmentar palabras en unidades más pequeñas, a menudo tokens de subpalabras, para manejar palabras fuera de vocabulario, mejorar la representación de palabras raras y captar mejor variaciones morfológicas..
Aquí hay un desglose de cómo funciona BPE:
Proceso de codificación de pares de bytes (BPE)
Inicialización
- Comience inicializando el vocabulario con caracteres individuales o secuencias de bytes.
Fusión iterativa
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Iterar a través del corpus e identificar el par de tokens consecutivos más frecuente.
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Fusiona estos dos tokens para formar un nuevo token.
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Actualiza el vocabulario con este nuevo token y continúa iterando.
Criterio de parada
- Este proceso continúa durante un número determinado de iteraciones o hasta que se alcanza un cierto umbral (como el tamaño del vocabulario o la cobertura del corpus).
Vocabulario final
- El vocabulario final consta de tokens fusionados, incluidos caracteres individuales y tokens de subpalabras fusionados.
Manejo de palabras fuera del vocabulario (OOV)
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Cuando encuentra una palabra que no está en el vocabulario, BPE puede representarla como una secuencia de tokens de subpalabras del vocabulario.
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Al dividir palabras desconocidas en unidades de subpalabras que se encuentran en el vocabulario, puede manejar palabras OOV reconstruyéndolas parcialmente.
Aplicación en compresión de texto y modelado de lenguaje
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Compresión de texto: la combinación de pares frecuentes de BPE da como resultado una representación comprimida del texto. Reemplaza secuencias frecuentes de personajes con representaciones más cortas.
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Modelado del lenguaje: BPE permite una representación más flexible de las palabras dividiéndolas en unidades más pequeñas. Esto permite que el modelo capture variaciones morfológicas y maneje palabras raras o nunca antes vistas de manera más efectiva.
Compensaciones y eficacia
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Compensaciones: BPE tiene gastos computacionales debido a la naturaleza iterativa de la fusión de tokens. Puede crear un gran vocabulario, lo que afecta la memoria y la eficiencia informática. El proceso de tokenización también puede ser lento para corpus más grandes.
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Eficacia: BPE es muy eficaz para capturar variaciones morfológicas, especialmente en lenguas aglutinantes (por ejemplo, finlandés, turco), donde las palabras pueden tener estructuras complejas. También es experto en el manejo de palabras raras, lo que mejora la capacidad del modelo para generalizar a vocabulario invisible.
Comparación con otros métodos de tokenización
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Vs. Tokenización basada en palabras: BPE maneja palabras OOV mejor que los métodos basados en palabras, pero puede crear vocabularios más extensos.
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Vs. Tokenización basada en caracteres: BPE captura información morfológica mejor que los métodos basados en caracteres, pero puede requerir más tokens para representar algunas palabras de manera eficiente.
BPE es versátil y ampliamente utilizado en diversas tareas de PNL debido a su capacidad para manejar palabras OOV, representar palabras raras de manera efectiva y capturar información morfológica, lo que la convierte en una poderosa técnica de tokenización de subpalabras.
