Byte Pair Encoding (BPE) é un algoritmo popular usado no procesamento da linguaxe natural (NLP) para a tokenización de subpalabras. O seu obxectivo principal é segmentar palabras en unidades máis pequenas, moitas veces marcas de subpalabras, para xestionar palabras sen vocabulario, mellorar a representación de palabras raras e captar mellor as variacións morfolóxicas..
Aquí tes un desglose de como funciona BPE:
Proceso de codificación de pares de bytes (BPE)
Inicialización
- Comezar inicializando o vocabulario con caracteres individuais ou secuencias de bytes.
Fusión iterativa
-
Iterar polo corpus e identificar o par de fichas consecutivas máis frecuentes.
-
Combina estas dúas fichas para formar unha nova.
-
Actualiza o vocabulario con este novo token e continúa iterando.
Criterio de parada
- Este proceso continúa durante un número determinado de iteracións ou ata que se alcanza un determinado limiar (como o tamaño do vocabulario ou a cobertura do corpus).
Vocabulario final
- O vocabulario final consiste nas fichas combinadas, incluíndo caracteres únicos e fichas de subpalabras combinadas.
Manexando palabras sen vocabulario (OOV)
-
Cando se atopa unha palabra que non está no vocabulario, BPE pode representala como unha secuencia de fichas de subpalabras do vocabulario.
-
Ao dividir as palabras descoñecidas en unidades de subpalabras que se atopan no vocabulario, pode manexar palabras OOV reconstruíndoas parcialmente.
Aplicación en compresión de texto e modelado de linguaxe
-
Compresión de texto: a fusión de pares frecuentes de BPE dá como resultado unha representación comprimida do texto. Substitúe secuencias frecuentes de caracteres por representacións máis curtas.
-
Modelado lingüístico: BPE permite unha representación máis flexible das palabras dividíndoas en unidades máis pequenas. Isto permite ao modelo capturar variacións morfolóxicas e manexar palabras raras ou inéditas con máis eficacia.
Intercambios e eficacia
-
Compromisos: BPE ten sobrecarga computacional debido á natureza iterativa da fusión de tokens. pode crear un gran vocabulario, afectando á memoria e á eficiencia do cálculo. O proceso de tokenización tamén pode ser lento para corpos máis grandes.
-
Eficacia: BPE é moi eficaz para captar variacións morfolóxicas, especialmente nas linguas aglutinantes (por exemplo, finés, turco) onde as palabras poden ter estruturas complexas. Tamén é experto no manexo de palabras raras, mellorando a capacidade do modelo para xeneralizar o vocabulario que non se ve.
Comparación con outros métodos de tokenización
-
Vs. Tokenización baseada en palabras: BPE manexa as palabras OOV mellor que os métodos baseados en palabras, pero pode crear vocabularios máis amplos.
-
Vs. Tokenización baseada en caracteres: BPE captura a información morfolóxica mellor que os métodos baseados en caracteres, pero pode requirir máis fichas para representar algunhas palabras de forma eficiente.
BPE é versátil e moi utilizado en varias tarefas de PNL debido á súa capacidade para manexar palabras OOV, representa palabras raras de forma eficaz e captura información morfolóxica, polo que é unha poderosa técnica de tokenización de subpalabras.
