Byte Pair Encoding (BPE) on suosittu algoritmi, jota käytetään luonnollisen kielen käsittelyssä (NLP) alisanatunnistukseen. Sen ensisijainen tavoite on segmentoida sanat pienemmiksi yksiköiksi, usein alisanamerkkeiksi, käsitellä sanaston ulkopuolisia sanoja, parantaa harvinaisten sanojen esitystapaa ja paremmin vangita morfologisia muunnelmia..
Tässä on erittely siitä, miten BPE toimii:
Byte Pair Encoding (BPE) -prosessi
Alustus
- Aloita alustamalla sanasto yksittäisillä merkeillä tai tavusarjoilla.
Iterative Merging
-
Iteroi korpuksen läpi ja tunnista yleisin peräkkäinen tokenipari.
-
Yhdistä nämä kaksi merkkiä uudeksi tunnukseksi.
-
Päivitä sanasto tällä uudella tunnuksella ja jatka iterointia.
Lopetusehto
- Tämä prosessi jatkuu tietyn määrän iteraatioita tai kunnes tietty kynnys (kuten sanaston koko tai korpuspeitto) saavutetaan.
Lopullinen sanasto
- Lopullinen sanasto koostuu yhdistetyistä tunnuksista, mukaan lukien yksittäiset merkit ja yhdistetyt alisanamerkit.
Sanaston ulkopuolisten sanojen (OOV) käsittely
-
Kun kohtaat sanan, jota ei ole sanastossa, BPE voi esittää sen sanaston alisanamerkkijonona.
-
Jakamalla tuntemattomat sanat sanaston alisanayksiköiksi, se pystyy käsittelemään OOV-sanoja rekonstruoimalla ne osittain.
Sovellus tekstinpakkauksessa ja kielen mallintamisessa
-
Tekstin pakkaus: BPE:n toistuvien parien yhdistäminen johtaa pakattuun tekstin esitykseen. Se korvaa usein esiintyvät merkkijonot lyhyemmillä esityksillä.
-
Kielen mallinnus: BPE mahdollistaa sanojen joustavamman esityksen jakamalla ne pienempiin yksiköihin. Tämä mahdollistaa mallin kaapata morfologisia muunnelmia ja käsitellä harvinaisia tai ennen näkemättömiä sanoja tehokkaammin.
Kompromissit ja tehokkuus
-
Käyttökaupat: BPE:llä on laskennallisia lisäkustannuksia johtuen merkkien yhdistämisen iteratiivisuudesta. Se voi luoda suuren sanaston, mikä vaikuttaa muistiin ja laskennan tehokkuuteen. Tokenointiprosessi voi olla myös hidas suuremmille korpeille.
-
Tehokkuus: BPE on erittäin tehokas morfologisten vaihteluiden tallentamisessa, erityisesti agglutinatiivisissa kielissä (esim. suomi, turkki), joissa sanoilla voi olla monimutkaisia rakenteita. Se on myös taitava käsittelemään harvinaisia sanoja, mikä parantaa mallin kykyä yleistää ennennäkemättömään sanastoon.
Vertailu muihin Tokenointimenetelmiin
-Vs. Sanapohjainen Tokenointi: BPE käsittelee OOV-sanoja paremmin kuin sanapohjaiset menetelmät, mutta voi luoda suurempia sanastoja.
-Vs. Merkkipohjainen tokenointi: BPE kaappaa morfologisen tiedon paremmin kuin merkkipohjaiset menetelmät, mutta saattaa vaatia enemmän tunnuksia joidenkin sanojen tehokkaaseen esittämiseen.
BPE on monipuolinen ja sitä käytetään laajalti erilaisissa NLP-tehtävissä, koska se kyky käsitellä OOV-sanoja, estää harvinaisia sanoja tehokkaasti ja kaappaa morfologista tietoa, mikä tekee siitä tehokkaan alisanojen tokenointitekniikan.
