Byte Pair Encoding (BPE) is een populair algoritme dat wordt gebruikt bij natuurlijke taalverwerking (NLP) voor subwoordtokenisatie. Het primaire doel is om woorden in kleinere eenheden te segmenteren, vaak subwoordfiches, om woorden die buiten de woordenschat staan te verwerken, de representatie van zeldzame woorden te verbeteren en morfologische variaties beter vast te leggen **.
Hier is een overzicht van hoe BPE werkt:
Proces van bytepaarcodering (BPE)
Initialisatie
- Begin met het initialiseren van de woordenschat met individuele tekens of bytereeksen.
Iteratief samenvoegen
-
Doorloop het corpus en identificeer het meest voorkomende paar opeenvolgende tokens.
-
Voeg deze twee tokens samen om een nieuw token te vormen.
-
Werk de woordenschat bij met dit nieuwe token en ga door met itereren.
Stopcriterium
- Dit proces gaat door gedurende een bepaald aantal iteraties of totdat een bepaalde drempel (zoals de omvang van de woordenschat of de corpusdekking) wordt bereikt.
Eindvocabulaire
- Het uiteindelijke vocabulaire bestaat uit de samengevoegde tokens, inclusief enkele tekens en samengevoegde subwoordtokens.
Omgaan met woorden die niet in de woordenschat voorkomen
-
Wanneer u een woord tegenkomt dat niet in de woordenschat voorkomt, kan BPE dit voorstellen als een reeks subwoordfiches uit de woordenschat.
-
Door onbekende woorden op te delen in subwoordeenheden die in de woordenschat voorkomen, kan het OOV-woorden verwerken door ze gedeeltelijk te reconstrueren.
Toepassing in tekstcompressie en taalmodellering
-
Tekstcompressie: het samenvoegen van frequente paren door BPE resulteert in een gecomprimeerde weergave van de tekst. Het vervangt frequente reeksen karakters door kortere representaties.
-
Taalmodellering: BPE maakt een flexibelere weergave van woorden mogelijk door ze in kleinere eenheden op te splitsen. Hierdoor kan het model morfologische variaties vastleggen en zeldzame of voorheen ongeziene woorden effectiever verwerken.
Afwegingen en effectiviteit
-
Trade-offs: BPE heeft computationele overhead vanwege de iteratieve aard van het samenvoegen van tokens. Het kan een grote woordenschat creëren, wat een impact heeft op het geheugen en de rekenefficiëntie. Het tokenisatieproces kan ook traag zijn voor grotere bedrijven.
-
Effectiviteit: BPE is zeer effectief in het vastleggen van morfologische variaties, vooral in agglutinerende talen (bijvoorbeeld Fins, Turks) waar woorden complexe structuren kunnen hebben. Het is ook bedreven in het omgaan met zeldzame woorden, waardoor het vermogen van het model om te generaliseren naar onzichtbare woordenschat wordt verbeterd.
Vergelijking met andere tokenisatiemethoden
-
Vs. Op woorden gebaseerde tokenisatie: BPE verwerkt OOV-woorden beter dan op woorden gebaseerde methoden, maar kan grotere vocabulaires creëren.
-
Vs. Op karakters gebaseerde tokenisatie: BPE legt morfologische informatie beter vast dan op karakters gebaseerde methoden, maar er zijn mogelijk meer tokens nodig om sommige woorden efficiënt weer te geven.
BPE is veelzijdig en wordt veel gebruikt in verschillende NLP-taken vanwege het vermogen om OOV-woorden te verwerken, zeldzame woorden effectief weer te geven en morfologische informatie vast te leggen, waardoor het een krachtige tokenisatietechniek voor subwoorden is.
