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...
贪婪和确定的符号替换:BPE 算法是基于贪婪和确定的符号替换,不能提供带概率的多个分片结果。这意味着在合并字节对时,BPE 总是选择最高频的字节对进行合并,而不考虑其他可能的组合。这种确定性的方法可能会导致一些不合理的分词结果,尤其是在处理复杂语言结构或者多义词时。例如,在处理 “bank” 这个单词时,BPE 可能...
“注意到在Tokenizertrait 中使用了IndexMapcrate。这是因为 BPE 算法需要依赖元素插入的顺序,相比于HashMap,IndexMap可以在保持插入顺序的同时,还提供了接近HashMap的性能。IndexMap同时允许在更新时保持键的顺序,简化了合并字典和访问最频繁元素的逻辑。 除了接口之外,还有一些辅助函数: **get_stats和update_stats**:...
其实本身的语义都是"爱"的意思,但是如果我们以词为单位,那它们就算不一样的词,在英语中不同后缀的词非常的多,就会使得词表变的很大,训练速度变慢,训练的效果也不是太好。BPE算法通过训练,能够把上面的3个单词拆分成["lov","ed","ing","es"]几部分,这样可以把词的本身的意思和时态分开,有效的减少了词表...
BPE算法，全称为Byte Pair Encoding算法，是一种常见的自然语言处理算法，主要用于文本数据的压缩和分析。它基于一种基于词汇统计的算法，通过对现有文本进行重复出现的子串的合并，可以有效地减少文本的大小和增加文本的可读性。BPE算法已经被用在了自然语言处理领域中的多个任务上，例如机器翻译、问答系统等...
BPE分词算法是一种基于统计的方法,可能会存在一些误差。在实际应用中,可以结合其他分词方法或后处理步骤来提高分词的准确性。 对于不同的语言和文本类型,可能需要对BPE算法进行适当的调整和改进,以适应其特点和需求。 以上就是BPE分词算法的详细流程和注意事项。希望对你有所帮助!如果你还有其他问题,请随时提问。©...
token是大模型处理和生成语言文本的基本单位,目前LLaMA,ChatGLM等大模型采用的是基于分词工具sentencepiece实现的BBPE(Byte-level BPE)分词编码算法,本节介绍BBPE分词编码作为大模型系列的开篇。 常用分词算法简述 分词编码指的是将自然语言切割为最小的语义单元token,并且将token转化为数值id供给计算机进行模型学习的过程...
bpe算法调用BPE(Byte Pair Encoding)算法是一种用于处理NLP任务的算法,主要用于解决NMT任务中的OOV(out-of-vocabulary)问题。以下是BPE算法的调用过程: 1. 准备数据:首先需要准备要进行分词的数据,通常是一段文本。 2. 构建词汇表:将文本中的单词统计出来,并按照单词出现的频率制作成词汇表。 3. 初始化解码器:...
算法流程：BPE算法首先以单个字符作为词表的初始，然后按照出现频率合并字符，直至到达设定的词表大小。具体步骤如下：假设语料库中字符的频率表；初始词表为单个字符；第一次迭代合并出现最多字符对；第二次迭代继续合并字符对；以此类推，直至达到词表大小。每次迭代后，使用合并后的词表划分语料库，形成...
在BPE算法中，词汇表构建遵循从长到短的排序原则，并通过逐个匹配子词实现编码。具体步骤如下：1. 首先，将词汇表中的单词按长度排序。2. 遍历每个单词，逐字与排序后的词汇表匹配，直至单词完全分解为子词。3. 若无法完全分解，生成特殊子词以保证所有文本片段均被覆盖。例如，构建的词汇表为['...