바이트 쌍 인코딩(BPE)은 하위 단어 토큰화를 위해 자연어 처리(NLP)에 사용되는 널리 사용되는 알고리즘입니다. 주요 목표는 단어를 더 작은 단위(종종 하위 단어 토큰)로 분할하여 어휘에 없는 단어를 처리하고, 희귀 단어의 표현을 개선하고, 형태학적 변형을 더 잘 포착하는 것입니다..
BPE의 작동 방식은 다음과 같습니다.
바이트 쌍 인코딩(BPE) 프로세스
초기화
- 개별 문자 또는 바이트 시퀀스로 어휘를 초기화하는 것으로 시작합니다.
반복 병합
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코퍼스를 반복하고 가장 빈번한 연속 토큰 쌍을 식별합니다.
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이 두 토큰을 병합하여 새로운 토큰을 만듭니다.
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이 새로운 토큰으로 어휘를 업데이트하고 계속 반복하세요.
중지 기준
- 이 프로세스는 설정된 반복 횟수 동안 또는 특정 임계값(예: 어휘 크기 또는 코퍼스 범위)에 도달할 때까지 계속됩니다.
최종 어휘
- 최종 어휘는 단일 문자와 병합된 하위 단어 토큰을 포함한 병합 토큰으로 구성됩니다.
어휘 외(OOV) 단어 처리
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어휘에 없는 단어를 발견하면 BPE는 이를 어휘의 하위 단어 토큰 시퀀스로 나타낼 수 있습니다.
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알려지지 않은 단어를 어휘에서 찾은 하위 단어 단위로 분해하여 부분적으로 재구성하여 OOV 단어를 처리할 수 있습니다.
텍스트 압축 및 언어 모델링의 응용
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텍스트 압축: BPE는 빈번한 쌍을 병합하여 텍스트를 압축하여 표현합니다. 빈번한 문자 시퀀스를 더 짧은 표현으로 대체합니다.
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언어 모델링: BPE를 사용하면 단어를 더 작은 단위로 나누어 단어를 보다 유연하게 표현할 수 있습니다. 이를 통해 모델은 형태학적 변형을 포착하고 희귀하거나 이전에 볼 수 없었던 단어를 보다 효과적으로 처리할 수 있습니다.
장단점 및 효율성
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장단점: BPE에는 토큰 병합의 반복적 특성으로 인해 계산 오버헤드가 있습니다. 큰 어휘를 생성하여 메모리와 계산 효율성에 영향을 미칠 수 있습니다. 큰 말뭉치의 경우 토큰화 프로세스가 느릴 수도 있습니다.
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효과성: BPE는 특히 단어가 복잡한 구조를 가질 수 있는 교착어(예: 핀란드어, 터키어)에서 형태학적 변형을 캡처하는 데 매우 효과적입니다. 또한 희귀 단어를 처리하는 데 능숙하여 보이지 않는 어휘를 일반화하는 모델의 능력을 향상시킵니다.
다른 토큰화 방법과 비교
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대. 단어 기반 토큰화: BPE는 단어 기반 방법보다 OOV 단어를 더 잘 처리하지만 더 큰 어휘를 생성할 수 있습니다.
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대. 문자 기반 토큰화: BPE는 문자 기반 방법보다 형태학적 정보를 더 잘 캡처하지만 일부 단어를 효율적으로 표현하려면 더 많은 토큰이 필요할 수 있습니다.
BPE는 OOV 단어를 처리하는 능력, 희귀한 단어를 효과적으로 표현하고 형태학적 정보를 캡처하는 능력으로 인해 다양한 NLP 작업에 다용도로 널리 사용되므로 강력한 하위 단어 토큰화 기술입니다.
