('tokeni', 'z'): 'tokeniz'} 至此我们已经完成了BPE算法词表的生成了! 2.5 Bonus:使用生成的词表进行编码 在前面的代码中,我们生成了词表(vocab)并记录了合并过程(merges),现在我们就可以进行文字编码了。 编码过程为: 1)将文字中的单词拆为简单的字母subwords,并添加</w>; 2)根据merges中的记录不断合...
参考代码 importre,collectionsdefget_vocab(filename):vocab=collections.defaultdict(int)withopen(filename,'r',encoding='utf-8')asfhand:forlineinfhand:words=line.strip().split()forwordinwords:vocab[' '.join(list(word))+' </w>']+=1returnvocabdefget_stats(vocab):pairs=collections.defaultdict(...
在代码实现方面，BPE通常使用预编译工具，如subword-nmt库，该库支持自动处理训练数据，生成子词序列。实现过程包括排序子词、查找子词序列和替换操作，最终生成高效编码的文本数据。BPE的优点在于其平衡词典大小和编码步骤的能力，尤其是对于大规模语料库而言，能够有效减少训练和推理所需token数量。然而，BPE...
然而,当前的开源算法实现在中文等语言中的训练效率较低。 文本着重介绍BPE分词的算法原理,以及在中文语料上训练、预测过程的高效实现,同时给出我基于优先级队列、位置索引实现的代码供大家参考。代码仓库:chinese_bpe。 Byte Pair Encoding (BPE) (Gage, 1994) is a simple data compression technique that ...