1.3 wordpiece 一般来说对于OOV词有两种方法:一种方法是简单的复制OOV,从输入到输出,就是不翻译的意思;另一种就是论文的重点,使用wordpiece方法,这是一个data-driven方法,可以把任何的字符进行分割;论文中特别提到wordpiece在字符的灵活性和单词的效率之间达到了平衡; wordpiece是BPE的一种变体,BPE找的是频数最高的...
we explore initializing a NT model from a LAS-trained model so that it is guided with a better alignment. Finally, we explore including stronger language models such as using wordpiece models, and applying an external LM during the beam search. On a Voice Search task, we find with these im...
可以先使用一个与BERT预训练时相同的WordPiece分词器对文本进行分词，然后将分词结果转换为BERT的输入格式。
1. WordPiece算法简述 WordPiece算法与BPE(Byte-Pair Encoding)都是子词分词算法,但它们在合并策略上存在关键区别。 WordPiece的主要目标是通过最大化训练数据的似然(likelihood),即在每次迭代中,选择能最大化训练数据似然增益的子词对(subword pair)进行合并。 2. WordPiece算法过程 1. 似然增益的定义 对于候选子词...
nlpmachine-learningnatural-language-processingaitokensnlp-machine-learningberttokenizationwordpiecebert-embeddingswordpiece-tokenizationllm UpdatedApr 29, 2025 C# Learning BPE embeddings by first learning a segmentation model and then training word2vec