Byte Pair Encoding (BPE) er en populær algoritme som brukes i naturlig språkbehandling (NLP) for subord-tokenisering. Hovedmålet er å segmentere ord i mindre enheter, ofte underordssymboler, å håndtere ord utenfor vokabular, forbedre representasjonen av sjeldne ord og bedre fange opp morfologiske variasjoner.
Her er en oversikt over hvordan BPE fungerer:
Prosess for Byte Pair Encoding (BPE)
Initialisering
- Begynn med å initialisere vokabularet med individuelle tegn eller bytesekvenser.
Iterativ sammenslåing
-
Iterer gjennom korpuset og identifiser det hyppigste paret med påfølgende tokens.
-
Slå sammen disse to symbolene for å danne en ny token.
-
Oppdater vokabularet med dette nye tokenet og fortsett å iterere.
Stoppkriterium
- Denne prosessen fortsetter i et bestemt antall iterasjoner eller til en viss terskel (som vokabularstørrelse eller korpusdekning) er nådd.
Final Vocabulary
- Det endelige vokabularet består av de sammenslåtte symbolene, inkludert enkelttegn og sammenslåtte underordstegn.
Håndtering av ord uten ordforråd (OOV)
- Når du møter et ord som ikke er i vokabularet, kan BPE representere det som en sekvens av underordssymboler fra vokabularet.
– Ved å dele opp ukjente ord i underordsenheter som finnes i vokabularet, kan den håndtere OOV-ord ved å delvis rekonstruere dem.
Applikasjon i tekstkomprimering og språkmodellering
-
Tekstkomprimering: BPEs sammenslåing av hyppige par resulterer i en komprimert representasjon av teksten. Den erstatter hyppige sekvenser av tegn med kortere representasjoner.
-
Språkmodellering: BPE gir mulighet for en mer fleksibel representasjon av ord ved å bryte dem ned i mindre enheter. Dette gjør at modellen kan fange opp morfologiske variasjoner og håndtere sjeldne eller tidligere usett ord mer effektivt.
Avveininger og effektivitet
-
Tredder: BPE har beregningsmessige overhead på grunn av den iterative karakteren til sammenslåing av tokens. Det kan skape et stort vokabular, som påvirker minnet og beregningseffektiviteten. Tokeniseringsprosessen kan også være langsom for større korpora.
-
Effektivitet: BPE er svært effektiv til å fange opp morfologiske variasjoner, spesielt i agglutinative språk (f.eks. finsk, tyrkisk) der ord kan ha komplekse strukturer. Den er også flink til å håndtere sjeldne ord, og forbedrer modellens evne til å generalisere til usett ordforråd.
Sammenligning med andre tokeniseringsmetoder
-
Vs. Ordbasert tokenisering: BPE håndterer OOV-ord bedre enn ordbaserte metoder, men kan skape større vokabularer.
-
Vs. Tegnbasert tokenisering: BPE fanger opp morfologisk informasjon bedre enn tegnbaserte metoder, men kan kreve flere tokens for å representere noen ord effektivt.
BPE er allsidig og mye brukt i ulike NLP-oppgaver på grunn av sin evne til å håndtere OOV-ord, representere sjeldne ord effektivt og fange opp morfologisk informasjon, noe som gjør det til en kraftig underordtokeniseringsteknikk.
