WordPiece基于似然增益,选择能最大化训练数据似然的子词对(a∗,b∗)=argmax(a,b)ΔL(a,b)其中,ΔL(a,b)表示合并子词对(a,b)后训练数据似然的增量。 2. 目标函数 BPE没有显式的概率模型,目标是减少符号序列的长度,提高压缩率。 WordPiece有明确的概率模型,目标是最大化训练数据在词汇表下的...
1、WordPiece vs BPE BPE的核心是合并高频字符对(例如将“u”和“g”合并为“ug”),而WordPiece的合并策略更进一步——每次选择合并后能最大化语言模型概率的字符对。简而言之,BPE是“频率驱动”,而WordPiece是“概率驱动”。 举个栗子 假设词汇表包含以下单词: low: 5次 lowest: 3次 newer: 6次 wider: ...
1、WordPiece vs BPE BPE的核心是合并高频字符对(例如将“u”和“g”合并为“ug”),而WordPiece的合并策略更进一步——每次选择合并后能最大化语言模型概率的字符对。简而言之,BPE是“频率驱动”,而WordPiece是“概率驱动”。 举个栗子 假设词汇表包含以下单词: low: 5次 lowest: 3次 newer: 6次 wider: 4...
WordPiece词表的创建 本篇内容主要介绍如何根据提供的文本内容创建WordPiece vocabulary,代码来自谷歌; 一、简单介绍 wordpiece的目的是:通过考虑单词内部构造,充分利用subwords的优势,在把长word转化为短word提高文字的灵活性以及提高word转化的效率这两处之间取得一个良好的平衡; 前者会增加词表大小,后者会减少词表大小 ...
在自然语言处理(NLP)领域,WordPiece算法以其独特的子词切分策略,成为了专业人士的首选。🔍WordPiece算法不同于传统的切分方法,它基于语言模型性能的提升来选择合并的子词,旨在寻找最佳的切分组合,使得机器能更好地理解文本的深层含义。📚这种算法不仅考虑了子词的频数,更关注它们对整体语义的贡献。因此,在处理复杂词...
基于单词的标记化是三种标记化方法中最简单的一种。标记器将通过拆分每个空格字符(有时称为“基于空白的标记化”)或通过类似的规则集(如基于标点的标记化)将句子分成单词[12]。 例如,这个句子: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 Cats are great,but dogs are better!
WordPiece、BPE BERT在数据预处理时使用了WordPiece。WordPiece字面理解是把word拆成piece一片一片,其实就是这个意思。 WordPiece的一种主要的实现方式叫做BPE(Byte-Pair Encoding)双字节编码。 BPE的过程可以理解为把一个单词再拆分,使得我们的词表变得精简,并且寓意更加清晰。
WordPiece-大模型的分词器 7 抢首评 4 2 举报发布时间:2024-10-21 17:47 全部评论 大家都在搜:AI费曼 粉丝4199获赞1.6万 关注 热榜推荐 超简单可爱的企鹅舞 #虞书欣 #虞书欣企鹅舞 #嘘国王在冬眠 2.2万CICI滕 欣欣子太可爱噜～快跟好朋友一起拍这个可爱简单的舞 #虞书欣企鹅舞 #虞书欣 #嘘国王在冬眠...
Wordpiece:Wordpiece同样将单词切分为子词单元,但使用不同的符号(通常是"##")来表示子词的连接关系。例如,单词"unhappiness"可能被切分为"un"、"##happy"和"##ness",并表示为"un ##happy ##ness"。 总结📝 BPE和Wordpiece在分割策略上有所不同,BPE使用贪婪的合并策略,而Wordpiece则基于语言模型进行分割。
WordPiece词表的创建 简介:WordPiece词表的创建 本篇内容主要介绍如何根据提供的文本内容创建WordPiece vocabulary,代码来自谷歌; 一、简单介绍 wordpiece的目的是:通过考虑单词内部构造,充分利用subwords的优势,在把长word转化为短word提高文字的灵活性以及提高word转化的效率这两处之间取得一个良好的平衡;...