Байт жуптарын коддоо (BPE) субсөздөрдү белгилөө үчүн табигый тилди иштетүүдө (NLP) колдонулган популярдуу алгоритм. Анын негизги максаты - сөздөрдү кичине бирдиктерге бөлүү, көбүнчө субсөздөрдүн лексикасы, сөз байлыгы жок сөздөр менен иштөө, сейрек кездешүүчү сөздөрдүн көрсөтүлүшүн жакшыртуу жана морфологиялык вариацияларды жакшыраак чагылдыруу..
Бул жерде BPE кантип иштээри жөнүндө кыскача маалымат:
Байт жуптарын коддоо процесси (BPE)
Инициализация
- Сөз байлыгын жеке символдор же байт ырааттуулугу менен баштоодон баштаңыз.
Итеративдик бириктирүү
-
Корпус аркылуу кайталаңыз жана ырааттуу токендердин эң көп жуптарын аныктаңыз.
-
Жаңы токен түзүү үчүн бул эки белгини бириктириңиз.
-
Бул жаңы токен менен лексиканы жаңыртыңыз жана кайталоону улантыңыз.
Токтотуу критерийи
- Бул процесс итерациялардын белгиленген санына же белгилүү бир чекке (мисалы, сөздүк көлөмү же корпустун камтуусу) жеткенге чейин уланат.
Акыркы лексика
- Акыркы лексика бириктирилген лексикадан турат, анын ичинде жалгыз символдор жана бириктирилген субсөз белгилери.
Лексикадан тышкаркы сөздөр менен иштөө
-
Сөздүктө жок сөздү кезиктиргенде, BPE аны лексикадагы субсөздөрдүн ырааттуулугу катары көрсөтө алат.
-
Белгисиз сөздөрдү лексикадагы субсөздөрдүн бирдиктерине бөлүү менен, ал OOV сөздөрдү жарым-жартылай реконструкциялоо менен иштете алат.
Текстти кысуу жана тилди моделдөө боюнча колдонмо
-
Тексттин кысуу: BPEдин тез-тез жуптарды бириктирүүсү тексттин кысылган көрсөтүлүшүнө алып келет. Ал символдордун тез-тез ырааттуулугун кыскараак көрсөтүүлөр менен алмаштырат.
-
Тилди моделдөө: BPE сөздөрдү кичине бирдиктерге бөлүп, ийкемдүү көрсөтүүгө мүмкүндүк берет. Бул моделге морфологиялык вариацияларды жана сейрек кездешүүчү же мурда көрүнбөгөн сөздөрдү натыйжалуураак иштетүүгө мүмкүндүк берет.
Соода жана эффективдүүлүк
-
Соодалар: Токендерди бириктирүүнүн кайталануучу мүнөзүнөн улам BPEде эсептөөчү кошумча чыгымдар бар. Ал чоң сөз байлыгын түзө алат, эс тутумга жана эсептөөнүн натыйжалуулугуна таасирин тийгизет. Токенизация процесси чоң корпустар үчүн да жай болушу мүмкүн.
-
Натыйжалуулугу: BPE морфологиялык вариацияларды камтууда, өзгөчө сөздөр татаал түзүлүшкө ээ болушу мүмкүн болгон агглютинативдик тилдерде (мисалы, фин, түрк) өтө натыйжалуу. Ал ошондой эле сейрек кездешүүчү сөздөрдү колдонууда чебер, моделдин көрүнбөгөн лексиканы жалпылоо жөндөмүн жакшыртат.
Башка Токенизация методдору менен салыштыруу
-
Vs. Сөзгө негизделген Токенизация: BPE OOV сөздөрдү сөзгө негизделген ыкмаларга караганда жакшыраак иштетет, бирок чоңураак лексикаларды түзө алат.
-
Vs. Мүнөзгө негизделген Токенизация: BPE морфологиялык маалыматты мүнөзгө негизделген ыкмаларга караганда жакшыраак камтыйт, бирок кээ бир сөздөрдү натыйжалуу көрсөтүү үчүн көбүрөөк белгилерди талап кылышы мүмкүн.
BPE ар тараптуу жана ар кандай NLP тапшырмаларында кеңири колдонулат, анткени анын OOV сөздөрүн иштетүү жөндөмдүүлүгү, сейрек кездешүүчү сөздөрдү эффективдүү чагылдыруу жана морфологиялык маалыматты камтуу, бул аны күчтүү субсөздөрдү токенизациялоо ыкмасына айландырууда.
