Byte Pair Encoding (BPE) é um algoritmo popular usado em processamento de linguagem natural (NLP) para tokenização de subpalavras. Seu objetivo principal é segmentar palavras em unidades menores, muitas vezes tokens de subpalavras, para lidar com palavras fora do vocabulário, melhorar a representação de palavras raras e capturar melhor variações morfológicas.
Aqui está um resumo de como o BPE funciona:
Processo de codificação de pares de bytes (BPE)
Inicialização
- Comece inicializando o vocabulário com caracteres individuais ou sequências de bytes.
Mesclagem Iterativa
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Itere pelo corpus e identifique o par de tokens consecutivos mais frequente.
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Mesclar esses dois tokens para formar um novo token.
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Atualize o vocabulário com este novo token e continue iterando.
Critério de parada
- Este processo continua por um determinado número de iterações ou até que um determinado limite (como tamanho do vocabulário ou cobertura do corpus) seja atingido.
Vocabulário Final
- O vocabulário final consiste nos tokens mesclados, incluindo caracteres únicos e tokens de subpalavras mesclados.
Tratamento de palavras fora do vocabulário (OOV)
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Ao encontrar uma palavra que não está no vocabulário, o BPE pode representá-la como uma sequência de tokens de subpalavras do vocabulário.
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Ao quebrar palavras desconhecidas em unidades de subpalavras encontradas no vocabulário, ele pode lidar com palavras OOV reconstruindo-as parcialmente.
Aplicação em compactação de texto e modelagem de linguagem
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Compressão de texto: a fusão de pares frequentes do BPE resulta em uma representação compactada do texto. Ele substitui sequências frequentes de caracteres por representações mais curtas.
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Modelagem de linguagem: o BPE permite uma representação mais flexível de palavras, dividindo-as em unidades menores. Isso permite que o modelo capture variações morfológicas e lide com palavras raras ou inéditas de forma mais eficaz.
Compensações e eficácia
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Compensações: o BPE tem sobrecarga computacional devido à natureza iterativa da fusão de tokens. Ele pode criar um grande vocabulário, impactando a memória e a eficiência da computação. O processo de tokenização também pode ser lento para corpora maiores.
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Eficácia: o BPE é altamente eficaz na captura de variações morfológicas, especialmente em idiomas aglutinantes (por exemplo, finlandês, turco), onde as palavras podem ter estruturas complexas. Também é adepto do tratamento de palavras raras, melhorando a capacidade do modelo de generalizar para vocabulário invisível.
Comparação com outros métodos de tokenização
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Vs. Tokenização baseada em palavras: o BPE lida melhor com palavras OOV do que métodos baseados em palavras, mas pode criar vocabulários maiores.
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Vs. Tokenização baseada em caracteres: o BPE captura informações morfológicas melhor do que os métodos baseados em caracteres, mas pode exigir mais tokens para representar algumas palavras com eficiência.
O BPE é versátil e amplamente utilizado em várias tarefas de PNL devido à sua capacidade de lidar com palavras OOV, representar palavras raras de forma eficaz e capturar informações morfológicas, tornando-o uma poderosa técnica de tokenização de subpalavras.
