WordPiece,从名字好理解,它是一种子词粒度的tokenize算法subword tokenization algorithm,很多著名的Transformers模型,比如BERT/DistilBERT/Electra都使用了它。 它的原理非常接近BPE,不同之处在于它做合并时,并不是直接找最高频的组合,而是找能够最大化训练数据似然的merge。即它每次合并的两个字符串A和B,应该具有最大...
WordPiece,从名字好理解,它是一种子词粒度的tokenize算法subword tokenization algorithm,很多著名的Transformers模型,比如BERT/DistilBERT/Electra都使用了它。 它的原理非常接近BPE,不同之处在于它做合并时,并不是直接找最高频的组合,而是找能够最大化训练数据似然的merge。即它每次合并的两个字符串A和B,应该具有最大...
Wordpiece与BPE的步骤(1),(2),(4)相同,不同点在于选择新子词的规则。WordPiece的规则是,选择在语料上单元内相邻子词组成的最大程度提高训练数据似然值(3-5 gram得分)的新子词添加到词表当中。 Part5 利用Sentencepiece库创建中文词表 1. 语料预处理 这里将《明朝那些事儿》作为训练语料,由于在Sentencepiece中会...
WordPiece,从名字好理解,它是一种子词粒度的tokenize算法subword tokenization algorithm,很多著名的Transformers模型,比如BERT/DistilBERT/Electra都使用了它。 它的原理非常接近BPE,不同之处在于它做合并时,并不是直接找最高频的组合,而是找能够最大化训练数据似然的merge。即它每次合并的两个字符串A和B,应该具有最大...