字节对编码 (BPE) 是自然语言处理 (NLP) 中用于子词标记化的流行算法。其主要目标是将单词分割成更小的单元（通常是子词标记），处理词汇表之外的单词，改进稀有单词的表示，以及更好地捕获形态变化。
以下是 BPE 工作原理的详细说明：
字节对编码（BPE）的过程
初始化
- 首先用单个字符或字节序列初始化词汇表。
迭代合并
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迭代语料库并识别最频繁的连续标记对。
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合并这两个令牌以形成一个新令牌。
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使用这个新标记更新词汇表并继续迭代。
停止标准
- 此过程持续一定次数的迭代或直到达到某个阈值（例如词汇量大小或语料库覆盖率）。
最终词汇
- 最终词汇表由合并的标记组成，包括单个字符和合并的子词标记。
处理词汇外 (OOV) 单词
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当遇到词汇表中没有的单词时，BPE 可以将其表示为词汇表中的一系列子词标记。
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通过将未知单词分解为词汇表中找到的子词单元，它可以通过部分重建来处理 OOV 单词。
在文本压缩和语言建模中的应用
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文本压缩：BPE 合并频繁对会产生文本的压缩表示。它用较短的表示形式替换频繁的字符序列。
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语言建模：BPE 通过将单词分解为更小的单元，可以更灵活地表示单词。这使得模型能够捕获形态变化并更有效地处理罕见或以前未见过的单词。
权衡和有效性
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权衡：由于合并代币的迭代性质，BPE 具有计算开销。它可以创建大量词汇，影响内存和计算效率。对于较大的语料库，标记化过程也可能慢。
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有效性：BPE 在捕获形态变化方面非常有效，特别是在单词可能具有复杂结构的粘着语言（例如芬兰语、土耳其语）中。它还擅长处理生僻单词，提高模型泛化未见过的词汇的能力。
与其他标记化方法的比较
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对比。基于单词的标记化：BPE 比基于单词的方法更好地处理 OOV 单词，但可以创建更大的词汇表。
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对比。基于字符的标记化：BPE 比基于字符的方法更好地捕获形态信息，但可能需要更多标记才能有效地表示某些单词。
BPE 用途广泛，由于其能够处理 OOV 单词、有效表示稀有单词以及捕获形态信息，广泛应用于各种 NLP 任务中，使其成为一种强大的子词标记化技术。
