bpe分词法是一种自然语言处理中常用的子词切分方法，名字来源于数据压缩领域的“字节对编码”技术，核心思想是将文本中的高频组合逐步合并为子词单元。这种方法既能有效控制词表大小，又能处理未登录词问题，适合处理形态丰富的语言或专业术语较多的场景。基本原理是从字符级别开始，统计相邻字符对的频率，每次合并出现...
字节对编码 (Byte-Pair Encoding, BPE) 最初是作为一种压缩文本的算法开发的,后来被 OpenAI 用于预训练 GPT 模型时的分词 (tokenization) 过程。现在,许多 Transformer 模型都在使用它,包括 GPT、GPT-2、RoBERTa、BART 和 DeBERTa。 一、训练阶段 1.1 构建基本词汇表 BPE 训练的第一步是计算语料库中使用的唯一...
BPE算法是一种基于子词(subword)的分词方法,能够将单词分解成更小的子词单元,从而提高模型的泛化能力和灵活性。 1、算法原理 BPE(Byte Pair Encoding) 算法是一种基于频率的子词分割方法,其核心思想是将单词分解成更小的子词单元,这些子词单元可以是完整的单词、单词的前缀、后缀或中间部分。这种方法在处理未知单...
BPE 全称为 Byte Pair Encoding,是一种将字符编码为字节对的方法,可以有效解决一词多义、未登录词等问题。 中文BPE 分词方法主要包括四个步骤:首先,进行预处理,对原始文本进行编码、清洗和去停用词处理;其次,训练模型,采用深度学习算法,学习词的分布和序列关系;然后,通过模型实现切词,将连续文本切分成有意义的词汇;...
BPE分词方法在自然语言处理领域有着广泛的应用,包括但不限于: 机器翻译:通过BPE分词,可以更好地处理源语言和目标语言之间的词汇差异。 文本生成:利用BPE分词生成的词汇表,可以生成更加自然流畅的文本。 词嵌入训练:BPE分词有助于构建更加丰富的词汇表示,从而提高词嵌入模型的效果。 六、总结 BPE分词方法作为一种有效...
BPE(Byte-Pair Encoding)分词算法详解一、引言BPE(Byte-Pair Encoding)是一种数据压缩算法,由Gage于1994年提出。近年来,它在自然语言处理领域,特别是在词嵌入和神经机器翻译中得到了广泛应用。BPE的核心思想是通过迭代地合并最频繁出现的字符对来构建词汇表,从而有效地将文本分割成子词单元(subword units)。这种方法既...
与英文等西方语言不同,中文文本没有明确的词语边界,这使得中文分词任务充满了挑战。 2.解释 BPE 分词方法 BPE(Backward Phrase Closing)是一种基于字典的分词方法,它的核心思想是基于已有的词典,从后向前查找最优的分词路径。具体来说,BPE 分词器会从句子的最后一个字开始,尝试将其与字典中的词条匹配,如果成功,...
BPE分词,即Byte Pair Encoding,比较经典的分词技术的一种,本项目从原理,解析,代码,优化等角度详细说明BPE算法 没入门的研究生 10枚 AI Studio 经典版 2.0.2 Python3 高级自然语言处理 2021-01-18 21:25:07 版本内容 数据集 Fork记录 评论(24) 运行一下关于...
BPE(Backward Prefix-suffix)分词方法是一种基于字典的分词方法,其核心思想是基于前缀和后缀构建有向无环图(DAG),并通过最短路径算法求解最优分词结果。相较于传统的基于词典的分词方法,BPE 分词具有更强的适应性和通用性。 三、BPE 分词的具体操作步骤 1.构建字典:首先需要构建一个包含所有可能的前缀和后缀的字典...
BPE作为一种分词方式,主要涉及的内容就是构建词表、编码、解码。 构建词表 1.确定词表大小,也就是单词/子词的个数; 2.在每个单词最后添加一个特殊字符表示结尾,一般用</w>,并且统计每个单词在训练语料中出现的次数; 3.将所有单词拆分为单个字符,构建出初始的词表; there is always a better way t h e ...