Кодирование пар байтов (BPE) – это популярный алгоритм, используемый в обработке естественного языка (NLP) для токенизации подслов. Его основная цель — сегментировать слова на более мелкие единицы, часто на токены подслов, чтобы обрабатывать слова, которых нет в словаре, улучшить представление редких слов и лучше уловить морфологические вариации..
Вот разбивка того, как работает BPE:
Процесс кодирования пар байтов (BPE)
Инициализация
- Начните с инициализации словаря отдельными символами или последовательностями байтов.
Итеративное слияние
-
Перебрать корпус и определить наиболее часто встречающуюся пару последовательных токенов.
-
Объедините эти два токена, чтобы сформировать новый токен.
-
Обновите словарь этим новым токеном и продолжайте итерацию.
Критерий остановки
- Этот процесс продолжается в течение заданного количества итераций или до тех пор, пока не будет достигнут определенный порог (например, размер словаря или охват корпуса).
Итоговый словарь
- Итоговый словарь состоит из объединенных токенов, включая отдельные символы и объединенные токены подслов.
Обработка слов, не входящих в словарный запас (OOV)
-
При обнаружении слова, которого нет в словаре, BPE может представить его как последовательность токенов подслова из словаря.
-
Разбивая неизвестные слова на подслова, найденные в словаре, он может обрабатывать слова OOV, частично реконструируя их.
Приложение для сжатия текста и языкового моделирования
-
Сжатие текста: объединение часто встречающихся пар в BPE приводит к сжатому представлению текста. Он заменяет частые последовательности символов более короткими представлениями.
-
Моделирование языка: BPE позволяет более гибко представлять слова, разбивая их на более мелкие единицы. Это позволяет модели улавливать морфологические вариации и более эффективно обрабатывать редкие или ранее не встречавшиеся слова.
Компромиссы и эффективность
-
Компромиссы: BPE требует вычислительных затрат из-за итеративного характера объединения токенов. Это может создать большой словарный запас, влияя на память и эффективность вычислений. Процесс токенизации также может быть медленным для крупных корпораций.
-
Эффективность: BPE очень эффективно фиксирует морфологические вариации, особенно в агглютинативных языках (например, финском, турецком), где слова могут иметь сложную структуру. Он также умеет обрабатывать редкие слова, улучшая способность модели обобщать невидимый словарный запас.
Сравнение с другими методами токенизации
-
Против. Токенизация на основе слов: BPE обрабатывает слова OOV лучше, чем методы на основе слов, но может создавать более крупные словари.
-
Против. Токенизация на основе символов: BPE фиксирует морфологическую информацию лучше, чем методы на основе символов, но для эффективного представления некоторых слов может потребоваться больше токенов.
BPE универсален и широко используется в различных задачах НЛП благодаря своей способности обрабатывать слова OOV, эффективно представлять редкие слова и фиксировать морфологическую информацию, что делает его мощным методом токенизации подслов.
