Кодування пари байтів (BPE) в обробці природної мови (NLP)

Оновлено на May 30, 2024 2 хвилини читають

Кодування пари байтів (BPE) — це популярний алгоритм, який використовується в обробці природної мови (NLP) для токенізації підслів. Його основна мета — сегментувати слова на менші одиниці, часто лексеми підслів, обробляти слова, які не входять у словниковий запас, покращувати репрезентацію рідкісних слів і краще фіксувати морфологічні варіації.

Ось розбивка того, як працює BPE:

Процес кодування пари байтів (BPE)

Ініціалізація

• Почніть з ініціалізації словника окремими символами або послідовністю байтів.

Ітеративне злиття

• Перегляньте корпус і визначте найчастішу пару послідовних токенів.

• Об’єднайте ці два токени, щоб створити новий токен.

• Оновіть словниковий запас цим новим маркером і продовжуйте ітерацію.

Критерій зупинки

• Цей процес триває протягом встановленої кількості ітерацій або до досягнення певного порогу (наприклад, розміру словникового запасу або охоплення корпусу).

Остаточний словниковий запас

• Остаточний словник складається з об’єднаних лексем, включаючи окремі символи та об’єднані лексеми підслів.

Робота зі словами поза словниковим запасом (OOV)

• Зустрічаючи слово, якого немає у словнику, BPE може представити його як послідовність підслівних токенів зі словника.

• Розбиваючи невідомі слова на підсловні одиниці, знайдені в словнику, він може обробляти слова OOV шляхом їх часткової реконструкції.

Застосування у стисненні тексту та моделюванні мови

• Стиснення тексту: злиття частих пар у BPE призводить до стиснутого представлення тексту. Він замінює часті послідовності символів коротшими представленнями.

• Моделювання мови: BPE дозволяє гнучкіше подавати слова, розбиваючи їх на менші одиниці. Це дозволяє моделі фіксувати морфологічні варіації та ефективніше обробляти рідкісні або раніше невідомі слова.

Компроміси та ефективність

• Компроміси: BPE має накладні витрати на обчислення через ітераційний характер об’єднання токенів. Він може створити великий словниковий запас, впливаючи на пам’ять і ефективність обчислень. Процес токенізації також може бути повільним для великих корпусів.

• Ефективність: BPE дуже ефективний у вловленні морфологічних варіацій, особливо в аглютинативних мовах (наприклад, фінській, турецькій), де слова можуть мати складну структуру. Він також вправно обробляє рідкісні слова, покращуючи здатність моделі узагальнювати невидимий словниковий запас.

Порівняння з іншими методами токенізації

• Проти Токенізація на основі слів: BPE обробляє слова OOV краще, ніж методи на основі слів, але може створювати більші словники.

• Проти Токенізація на основі символів: BPE фіксує морфологічну інформацію краще, ніж методи на основі символів, але може знадобитися більше токенів для ефективного представлення деяких слів.

BPE є універсальним і широко використовується в різних завданнях NLP завдяки його здатності обробляти слова OOV, ефективно представляти рідкісні слова та захоплювати морфологічну інформацію, що робить його потужною технікою токенізації підслів.