การเข้ารหัสคู่ไบต์ (BPE) เป็นอัลกอริทึมยอดนิยมที่ใช้ในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) สำหรับ การสร้างโทเค็นคำย่อย เป้าหมายหลักคือ แบ่งกลุ่มคำออกเป็นหน่วยเล็กๆ ซึ่งมักจะเป็นโทเค็นย่อย เพื่อ จัดการคำที่ไม่อยู่ในคำศัพท์ ปรับปรุงการแทนคำที่หายาก และ จับภาพรูปแบบทางสัณฐานวิทยาได้ดีขึ้น.
ต่อไปนี้คือรายละเอียดเกี่ยวกับวิธีการทำงานของ BPE:
กระบวนการของการเข้ารหัสคู่ไบต์ (BPE)
การเริ่มต้น
- เริ่มต้นด้วยการเริ่มต้นคำศัพท์ด้วยอักขระแต่ละตัวหรือลำดับไบต์
การรวมซ้ำ
-
วนซ้ำผ่านคลังข้อมูลและระบุโทเค็นต่อเนื่องกันบ่อยที่สุด
-
รวมโทเค็นทั้งสองนี้เข้าด้วยกันเพื่อสร้างโทเค็นใหม่
-
อัปเดตคำศัพท์ด้วยโทเค็นใหม่นี้และทำซ้ำต่อไป
หยุดเกณฑ์
- กระบวนการนี้ดำเนินต่อไปตามจำนวนที่กำหนดหรือจนกว่าจะถึงเกณฑ์ที่กำหนด (เช่น ขนาดคำศัพท์ หรือ ความครอบคลุมคลังข้อมูล)
คำศัพท์สุดท้าย
- คำศัพท์สุดท้ายประกอบด้วยโทเค็นที่ผสาน รวมถึงอักขระเดี่ยวและโทเค็นคำย่อยที่ผสาน
การจัดการคำที่ไม่อยู่ในคำศัพท์ (OOV)
-
เมื่อเจอคำที่ไม่อยู่ในคำศัพท์ BPE สามารถแทนคำนั้นเป็นลำดับของโทเค็นคำย่อยจากคำศัพท์ได้
-
การแบ่งคำที่ไม่รู้จักออกเป็นหน่วยย่อยที่พบในคำศัพท์ จะทำให้สามารถจัดการกับคำ OOV ได้ด้วยการสร้างคำเหล่านั้นขึ้นมาใหม่บางส่วน
แอปพลิเคชันในการบีบอัดข้อความและการสร้างแบบจำลองภาษา
-
การบีบอัดข้อความ: การรวมคู่ที่พบบ่อยของ BPE ส่งผลให้มีการแสดงข้อความที่ถูกบีบอัด โดยจะแทนที่ลำดับอักขระที่ใช้บ่อยด้วยการนำเสนอที่สั้นกว่า
-
การสร้างแบบจำลองภาษา: BPE ช่วยให้การแสดงคำมีความยืดหยุ่นมากขึ้นโดยการแบ่งคำออกเป็นหน่วยย่อยๆ ซึ่งช่วยให้แบบจำลองสามารถจับรูปแบบทางสัณฐานวิทยาและจัดการกับคำที่หายากหรือที่ไม่เคยเห็นมาก่อนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
การแลกเปลี่ยนและประสิทธิผล
-
การแลกเปลี่ยน: BPE มี ค่าใช้จ่ายในการคำนวณ เนื่องจากลักษณะการทำซ้ำของการรวมโทเค็น สามารถสร้างคำศัพท์จำนวนมาก ซึ่งส่งผลต่อหน่วยความจำและประสิทธิภาพการคำนวณ กระบวนการโทเค็นอาจ ช้าสำหรับองค์กรขนาดใหญ่
-
ประสิทธิภาพ: BPE มีประสิทธิภาพสูงในการ บันทึกการเปลี่ยนแปลงทางสัณฐานวิทยา โดยเฉพาะอย่างยิ่งในภาษาที่เกาะติดกัน (เช่น ฟินแลนด์ ตุรกี) ซึ่งคำต่างๆ อาจมีโครงสร้างที่ซับซ้อน นอกจากนี้ยังเชี่ยวชาญในการจัดการคำที่หายาก ปรับปรุงความสามารถของแบบจำลองในการสรุปคำศัพท์ที่มองไม่เห็น
การเปรียบเทียบกับวิธีการแปลงโทเค็นอื่นๆ
-
เทียบกับ โทเค็นตามคำ: BPE จัดการคำ OOV ได้ดีกว่าวิธีการใช้คำ แต่สามารถสร้างคำศัพท์ที่ใหญ่กว่าได้
-
เทียบกับ โทเค็นไลเซชันตามอักขระ: BPE รวบรวมข้อมูลทางสัณฐานวิทยาได้ดีกว่าวิธีการตามอักขระ แต่อาจต้องใช้โทเค็นมากขึ้นเพื่อแสดงคำบางคำอย่างมีประสิทธิภาพ
BPE มีความหลากหลายและใช้กันอย่างแพร่หลายในงาน NLP ต่างๆ เนื่องจาก ความสามารถในการจัดการคำ OOV, เป็นตัวแทนของคำที่หายากได้อย่างมีประสิทธิภาพ และ บันทึกข้อมูลทางสัณฐานวิทยา ทำให้เป็นเทคนิคการแปลงโทเค็นคำย่อยที่มีประสิทธิภาพ
