BPE———Byte-Pair Encoding: Step1:首先,我们需要对语料进行一个预分词(pre-tokenization): Step2:构建基础词表(base vocab) 并开始学习 结合规则(merge rules): Step3:反复地执行上一步,直到达到预设的词表规模。 Step4:如何分词: 了解一下内部的具体步骤: Special Tokens 「Huggingface NLP笔记系列-第4集」...
是指在使用HuggingFace BPE(Byte Pair Encoding)训练器进行训练时,出现了训练令牌器的错误。BPE是一种常用的无监督分词方法,广泛应用于自然语言处理任务中。 概念:HuggingFace BPE训练器是基于HuggingFace库的一种工具,用于将文本数据进行分词处理,将长词拆分为子词或字符级别的符号,以便于进行后续的文本处理任务。
HuggingFace | 各种tokenizer有啥区别 在Hugging Face 中,有多种不同的 tokenizer 实现可供选择,每种实现都有其独特的优缺点和用途。 BertTokenizer:适用于 BERT 模型,支持 WordPiece 分词和 Byte-Pair Encoding(BPE)分词算法。它还支持对输入序列进行截断和填充,以适应模型的输入要求。 RobertaTokenizer:适用于 RoBERT...
一个著名的算法就是Byte-Pair Encoding (BPE): (下面的内容,主要翻译自Huggingface Docs中讲解tokenizer的部分,十分推荐大家直接阅读:https://huggingface.co/transformers/master/tokenizer_summary.html ) BPE———Byte-Pair Encoding: Step1:首先,我们需要对语料进行一个预分词(pre-tokenization): 比方对于英文,我...
Unigram 算法常用于 SentencePiece (一种文本分词工具),它是 AlBERT、T5、mBART、Big Bird 和 XLNet 等大语言模型(Large Language Models) 所采用的分词算法。 一、算法总览 与BPE (Byte Pair Encoding) 和 WordPiece 这两种常见的分词算法相比,Unigram 的工作方式恰恰相反:它首先构建一个庞大的词汇表,而后从词汇表...
子词分词(Subword Tokenization):例如在 BERT 和 RoBERTa 中使用的 Byte-Pair Encoding (BPE) 或 WordPiece。这些算法会将罕见词拆分为更小的子词,从而减少词汇量,并提高模型处理新词或罕见词的能力。 字符级分词:将每个字符视为一个 token,适用于处理拼写错误频繁或词汇量特别大的情况。
子詞分詞(Subword Tokenization):例如在 BERT 和 RoBERTa 中使用的 Byte-Pair Encoding (BPE) 或 WordPiece。這些演算法會將罕見詞拆分為更小的子詞,從而減少詞彙量,並提高模型處理新詞或罕見詞的能力。 字元級分詞:將每個字元視為一個 token,適用於處理拼寫錯誤頻繁或詞彙量特別大的情況。
We choose to train a byte-level Byte-pair encoding tokenizer (the same as GPT-2), with the same special tokens as RoBERTa. Let’s arbitrarily pick its size to be 52,000. We recommend training a byte-level BPE (rather than let’s say, a WordPiece tokenizer like BERT) because...
fairseq (*) uses the Byte Pair Encoding (BPE) algorithm for tokenization. footnote: from here on when I refer to fairseq, I refer to this specific model implementation - the fairseq project itself has dozens of different implementations of different models. Let's see what BPE does: i...
Byte-Pair Encoding (BPE):从字母开始,不断找词频最高、且连续的两个token合并(有点霍夫曼树内味儿了),直到达到目标词数。 先用简单或高级的算法比如用空格把句子拆成(单词,词频)的形式,这叫 “pre-tokenization”,比如pre-tokenize之后,得到("hug", 10), ("pug", 5), ("pun", 12), ("bun", 4),...