使用Unigram语言模型（ULM）优化分词算法：核心思路与实践

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• 分类：自然语言处理（NLP）
• 标签：Unigram语言模型、分词算法、BPE、子词优化
• 日期：2025年4月2日

核心观点总结

Unigram语言模型（ULM）是一种基于概率的分词算法，通过逐步优化词表，保留对整体损失影响较大的子词，从而生成更优的分词结果。其核心思想是利用语言模型的概率分布来衡量子词的重要性，最终构建一个高效且覆盖全面的词表。

重点内容解析

1. ULM的核心思路

ULM通过以下步骤实现子词优化：
✅ 初始化大词表：创建一个包含所有字符和高频n-gram的初始词表，确保覆盖语料中的所有单词。可以利用BPE（Byte Pair Encoding）等方法构建。
✅ 计算子词概率：使用Unigram语言模型（如EM算法）估计每个子词的概率，并通过维特比算法寻找最优分词结果。
✅ 评估子词重要性：计算删除每个子词对总损失（Loss）的影响，重要性越高的子词对Loss的影响越大。
✅ 精简词表：按照Loss大小排序，移除对Loss影响最小的子词，重复上述步骤，直到词表缩减到目标大小。

2. ULM的优势与挑战

3. ULM操作流程示例

以下是一个基于"hug"单词的具体操作示例：

1. 初始分词方法：对于"hug"，可能有以下分词方式：
   • h,u,g
   • hu,g
   • h,ug
   • hug（不在初始词表中）
2. 概率计算：
   • 假设前三种分词方式在初始词表中，其概率分别为：P(h,u,g) = 0.005, P(hu,g) = 0.006, P(h,ug) = 0.011。
3. 选择最优分词：
   • 根据最大似然原则，选择P(h,ug) = 0.011作为最优分词结果。

4. 数据与趋势📈

以下是ULM优化过程中需要关注的数据点：

📈 趋势预测：随着迭代次数增加，低频或无用子词将逐步被移除，最终形成一个高效的紧凑型词表。

5. 常见错误⚠️

• 删除单字符子词：由于单字符子词是语料覆盖的基础，它们不能被移除，否则会导致OOV（Out of Vocabulary）问题。
• 初始词表不完整：如果初始词表不能覆盖语料中的所有单词，后续概率计算将失败。

行动清单

1. 📌 使用BPE或字符级初始化构建大规模初始词表。
2. 📌 实现基于Unigram模型的EM算法，用于子词概率估计。
3. 📌 开发自动化流程，定期评估和精简子词表。

[思考] 延伸问题

1. 如何平衡初始大词表的覆盖范围和计算复杂度？
2. ULM是否适用于多语言场景？如何处理不同语言间的差异？
3. 能否结合深度学习模型进一步优化ULM的分词效果？

来源：本文基于Unigram语言模型（ULM）的技术文档整理与总结，原文详述了ULM在自然语言处理中的应用与实现细节。