バイト ペア エンコーディング (BPE) は、サブワード トークン化の自然言語処理 (NLP) で使用される一般的なアルゴリズムです。その主な目的は、単語をより小さな単位に分割 (多くの場合はサブワード トークン)、語彙外の単語を処理、珍しい単語の表現を改善、形態学的変化をより適切に捕捉することです。。
BPE の仕組みの内訳は次のとおりです。
バイト ペア エンコーディング (BPE) のプロセス
初期化
- 個々の文字またはバイト シーケンスを使用して語彙を初期化することから始めます。
反復マージ
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コーパスを反復処理し、最も頻繁に出現する連続トークンのペアを特定します。
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これら 2 つのトークンを結合して、新しいトークンを形成します。
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この新しいトークンで語彙を更新し、反復を続けます。
停止基準
- このプロセスは、設定された反復回数、または特定のしきい値 (語彙サイズやコーパス範囲など) に達するまで継続されます。
最終語彙
- 最終的な語彙は、単一文字とマージされたサブワード トークンを含む、マージされたトークンで構成されます。
語彙外 (OOV) 単語の処理
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語彙にない単語が見つかった場合、BPE はそれを語彙のサブワード トークンのシーケンスとして表現できます。
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未知の単語を語彙内のサブワード単位に分解することで、部分的に再構成してOOV単語を扱うことができます。
テキスト圧縮と言語モデリングにおけるアプリケーション
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テキスト圧縮: BPE が頻繁に使用するペアをマージすると、テキストが圧縮されて表現されます。頻繁に使用される文字シーケンスを短い表現に置き換えます。
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言語モデリング: BPE では、単語をより小さな単位に分割することで、より柔軟に単語を表現できます。これにより、モデルは形態学的変化を捕捉し、まれな単語やこれまで見たことのない単語をより効果的に処理できるようになります。
トレードオフと有効性
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トレードオフ: BPE には、トークンのマージが反復される性質があるため、計算オーバーヘッドが発生します。 大量の語彙を作成する可能性があり、メモリと計算効率に影響を与えます。 大規模なコーパスでは、トークン化プロセスが遅くなる可能性もあります。
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有効性: BPE は、特に単語が複雑な構造を持つ可能性がある膠着言語 (フィンランド語、トルコ語など) において、形態変化の捕捉に非常に効果的です。また、まれな単語の処理にも優れており、目に見えない語彙を一般化するモデルの能力が向上します。
他のトークン化方法との比較
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対。単語ベースのトークン化: BPE は、単語ベースの方法よりも OOV 単語をより適切に処理しますが、より大きな語彙を作成できます。
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対。文字ベースのトークン化: BPE は文字ベースの方法よりも形態学的情報をより適切に取得しますが、一部の単語を効率的に表現するにはより多くのトークンが必要になる場合があります。
BPE は、OOV 単語を処理する機能*、まれな単語を効果的に表現する、形態学的情報を取得するため、汎用性が高く、さまざまな NLP タスクで広く使用されており、強力なサブワード トークン化手法となっています。
