Le codage par paires d'octets (BPE) est un algorithme populaire utilisé dans le traitement du langage naturel (NLP) pour la tokenisation des sous-mots. Son objectif principal est de segmenter les mots en unités plus petites, souvent des tokens de sous-mots, de **traiter les mots hors du vocabulaire_I_I,**améliorer la représentation des mots rares_I_I, et de mieux capturer les variations morphologiquesI.
Voici comment fonctionne le BPE :
Processus de codage par paire d'octets (BPE)
Initialisation
- Commencez par initialiser le vocabulaire avec des caractères individuels ou des séquences d'octets.
Fusion itérative
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Itérer à travers le corpus et identifier la paire la plus fréquente d'éléments consécutifs.
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Fusionner ces deux jetons pour former un nouveau jeton.
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Mettez à jour le vocabulaire avec ce nouveau jeton et poursuivez l'itération.
Critère d'arrêt
- Ce processus se poursuit pendant un nombre déterminé d'itérations ou jusqu'à ce qu'un certain seuil (tel que la taille du vocabulaire ou la couverture du corpus) soit atteint.
Vocabulaire final
- Le vocabulaire final se compose des jetons fusionnés, y compris les caractères simples et les jetons de sous-mots fusionnés.
Manipuler les mots qui ne font pas partie du vocabulaire (OOV)
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Lorsqu'il rencontre un mot qui ne figure pas dans le vocabulaire, BPE peut le représenter sous la forme d'une séquence de sous-mots du vocabulaire.
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En décomposant les mots inconnus en unités de sous-mots trouvés dans le vocabulaire, il peut traiter les mots OOV en les reconstruisant partiellement.
Application à la compression de texte et à la modélisation du langage
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Compression du texte : La fusion par BPE des paires fréquentes aboutit à une représentation comprimée du texte. Il remplace les séquences fréquentes de caractères par des représentations plus courtes.
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La modélisation du langage**I_* : BPE permet une représentation plus souple des mots en les décomposant en unités plus petites. Cela permet au modèle de capturer les variations morphologiques et de traiter plus efficacement les mots rares ou inédits.
Compromis et efficacité
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Trade-offs: BPE a computational overhead en raison de la nature itérative de la fusion des tokens. Il peut créer un grand vocabulaire, ce qui a un impact sur la mémoire et l'efficacité du calcul. Le processus de tokénisation peut également être lent pour les grands corpus.
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Effectiveness: BPE est très efficace pour capturer les variations morphologiques, en particulier dans les langues agglutinantes (par exemple le finnois, le turc) où les mots peuvent avoir des structures complexes. Il est également capable de traiter les mots rares, ce qui améliore la capacité du modèle à se généraliser à un vocabulaire inédit.
Comparaison avec d'autres méthodes de tokenisation
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La tokénisation basée sur les mots. Tokénisation basée sur les mots** : BPE traite mieux les mots OOV que les méthodes basées sur les mots, mais peut créer des vocabulaires plus importants.
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La tokenisation basée sur les caractèresVs. Tokénisation basée sur les caractères : Le BPE capture mieux les informations morphologiques que les méthodes basées sur les caractères, mais peut nécessiter plus de jetons pour représenter efficacement certains mots.
BPE est polyvalent et largement utilisé dans diverses tâches de NLP en raison de sa **capacité à traiter les mots OOV_I_I,**représenter efficacement les mots rares_I_I, et capturer les informations morphologiques, ce qui en fait une puissante technique de tokenisation des sous-mots.
