Byte Pair Encoding (BPE) este un algoritm popular folosit în procesarea limbajului natural (NLP) pentru tokenizarea subcuvintelor. Scopul său principal este de a segmenta cuvintele în unități mai mici, adesea jetoane de subcuvinte, pentru a a gestiona cuvintele care nu fac parte din vocabular, îmbunătăți reprezentarea cuvintelor rare și captura mai bine variațiile morfologice.
Iată o detaliere a modului în care funcționează BPE:
Proces de codificare perechi de octeți (BPE)
Inițializare
- Începeți prin a inițializa vocabularul cu caractere individuale sau secvențe de octeți.
Fuziune iterativă
-
Iterați prin corpus și identificați cea mai frecventă pereche de jetoane consecutive.
-
Uniți aceste două jetoane pentru a forma un nou jetoane.
-
Actualizați vocabularul cu acest nou simbol și continuați să repetați.
Stop Criterion
- Acest proces continuă pentru un număr stabilit de iterații sau până la atingerea unui anumit prag (cum ar fi dimensiunea vocabularului sau acoperirea corpusului).
Vocabular final
- Vocabularul final constă din jetoane îmbinate, inclusiv caractere unice și jetoane subcuvinte îmbinate.
Tratarea cuvintelor în afara vocabularului (OOV)
-
Când întâlniți un cuvânt care nu este în vocabular, BPE îl poate reprezenta ca o secvență de simboluri subcuvinte din vocabular.
-
Prin împărțirea cuvintelor necunoscute în unități de subcuvinte găsite în vocabular, poate gestiona cuvintele OOV reconstruindu-le parțial.
Aplicație în compresia textului și modelarea limbajului
-
Comprimarea textului: îmbinarea perechilor frecvente de către BPE are ca rezultat o reprezentare comprimată a textului. Înlocuiește secvențele frecvente de caractere cu reprezentări mai scurte.
-
Modelare lingvistică: BPE permite o reprezentare mai flexibilă a cuvintelor prin împărțirea lor în unități mai mici. Acest lucru permite modelului să capteze variațiile morfologice și să gestioneze mai eficient cuvintele rare sau nevăzute anterior.
Compensații și eficacitate
-
Compartimente: BPE are supraveghere computațională datorită naturii iterative a jetoanelor de îmbinare. Acesta poate crea un vocabular mare, impactând memoria și eficiența de calcul. Procesul de tokenizare poate fi, de asemenea, lent pentru corpuri mai mari.
-
Eficacitate: BPE este foarte eficient în capturarea variațiilor morfologice, în special în limbile aglutinante (de exemplu, finlandeză, turcă) în care cuvintele pot avea structuri complexe. Este, de asemenea, priceput la manipularea cuvintelor rare, îmbunătățind capacitatea modelului de a generaliza vocabularul nevăzut.
Comparație cu alte metode de tokenizare
-
Vs. Tokenizare bazată pe cuvinte: BPE gestionează cuvintele OOV mai bine decât metodele bazate pe cuvinte, dar poate crea vocabulare mai mari.
-
Vs. Tokenizare bazată pe caractere: BPE captează informații morfologice mai bine decât metodele bazate pe caractere, dar ar putea necesita mai multe simboluri pentru a reprezenta unele cuvinte în mod eficient.
BPE este versatil și utilizat pe scară largă în diferite sarcini NLP datorită capacității sale de a gestiona cuvintele OOV, reprezenta cuvinte rare în mod eficient și captura informații morfologice, ceea ce o face o tehnică puternică de tokenizare a subcuvintelor.
