Byte Pair Encoding(BPE)算法原理以及其python实现

Byte Pair Encoding(BPE)是一种基于统计的压缩算法,最初由Gage于1994年在“A New Algorithm for Data Compression”一文中提出。尽管其初衷是用于数据压缩,但随着自然语言处理(NLP)的发展,BPE被广泛应用于词汇表构建和分词任务中,尤其是在处理形态丰富的语言时表现尤为出色。BPE通过迭代地合并文本语料库中最频繁的相邻字符对,生成子词单元(subword units),从而以更紧凑和高效的方式表示原始文本。

BPE原理

BPE的核心思想是通过合并文本中最常出现的字符对,来减少表示文本所需的词汇量。具体地,它首先初始化一个词汇表,其中包含文本中的所有单个字符。然后,算法会迭代地合并出现频次最高的字符对,每次合并都会生成一个新的符号(即子词单元),并将这个新符号添加到词汇表中。这个过程会一直重复,直到达到预设的词汇表大小或没有更多的字符对可以合并。

BPE的主要优势

  • 处理未知词(OOV):BPE能够动态地创建新的词汇单元来表示初始词汇表中不存在的词,这极大地提高了处理未知词的能力。
  • 减少词汇表大小:通过合并高频字符对,BPE能够有效减少表示文本所需的词汇量,从而提

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