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.
