Byte Pair Encoding (BPE) adalah algoritme populer yang digunakan dalam pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk tokenisasi subkata. Tujuan utamanya adalah menyegmentasikan kata-kata ke dalam unit-unit yang lebih kecil, sering kali merupakan token subkata, untuk menangani kata-kata di luar kosakata, meningkatkan representasi kata-kata langka, dan menangkap variasi morfologis dengan lebih baik.
Berikut rincian cara kerja BPE:
Proses Pengkodean Pasangan Byte (BPE)
Inisialisasi
- Mulailah dengan menginisialisasi kosakata dengan karakter individual atau urutan byte.
Penggabungan Iteratif
-
Ulangi korpus dan identifikasi pasangan token berurutan yang paling sering.
-
Gabungkan kedua token ini untuk membentuk token baru.
-
Perbarui kosakata dengan token baru ini dan lanjutkan iterasi.
Hentikan Kriteria
- Proses ini berlanjut selama sejumlah iterasi tertentu atau hingga ambang batas tertentu (seperti ukuran kosakata atau cakupan korpus) tercapai.
Kosakata Akhir
- Kosakata akhir terdiri dari token gabungan, termasuk karakter tunggal dan token subkata gabungan.
Menangani Kata-kata yang Kehabisan Kosakata (OOV)
-
Saat menemukan kata yang tidak ada dalam kosakata, BPE dapat merepresentasikannya sebagai rangkaian token subkata dari kosakata tersebut.
-
Dengan memecah kata-kata yang tidak dikenal menjadi unit-unit subkata yang ditemukan dalam kosa kata, ia dapat menangani kata-kata OOV dengan merekonstruksi sebagiannya.
Aplikasi dalam Kompresi Teks dan Pemodelan Bahasa
-
Kompresi Teks: Penggabungan pasangan yang sering dilakukan BPE menghasilkan representasi teks yang terkompresi. Ini menggantikan rangkaian karakter yang sering dengan representasi yang lebih pendek.
-
Pemodelan Bahasa: BPE memungkinkan representasi kata yang lebih fleksibel dengan memecahnya menjadi unit-unit yang lebih kecil. Hal ini memungkinkan model menangkap variasi morfologi dan menangani kata-kata langka atau yang sebelumnya tidak terlihat dengan lebih efektif.
Pertukaran dan Efektivitas
-
Trade-off: BPE memiliki overhead komputasi karena sifat penggabungan token yang berulang. Ini dapat menciptakan kosakata yang banyak, sehingga memengaruhi memori dan efisiensi komputasi. Proses tokenisasi juga bisa lambat untuk perusahaan yang lebih besar.
-
Efektifitas: BPE sangat efektif dalam menangkap variasi morfologi, khususnya dalam bahasa aglutinatif (misalnya Finlandia, Turki) di mana kata-kata dapat memiliki struktur yang kompleks. Ia juga mahir dalam menangani kata-kata langka, meningkatkan kemampuan model untuk menggeneralisasi kosakata yang tidak terlihat.
Perbandingan dengan Metode Tokenisasi Lainnya
-
Vs. Tokenisasi Berbasis Kata: BPE menangani kata-kata OOV lebih baik daripada metode berbasis kata tetapi dapat membuat kosakata yang lebih besar.
-
Vs. Tokenisasi Berbasis Karakter: BPE menangkap informasi morfologi lebih baik daripada metode berbasis karakter tetapi mungkin memerlukan lebih banyak token untuk merepresentasikan beberapa kata secara efisien.
BPE serbaguna dan banyak digunakan dalam berbagai tugas NLP karena kemampuannya menangani kata-kata OOV, mewakili kata-kata langka secara efektif, dan menangkap informasi morfologi, menjadikannya teknik tokenisasi subkata yang kuat.
